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Enregistrement W2746079584 · doi:10.2196/resprot.7554

Feasibility of a Facebook Intervention for Exercise Motivation and Cardiac Rehabilitation Adherence: Study Protocol

2017· article· en· W2746079584 sur OpenAlexvenueno aff
Lee Anne Siegmund, Haitham M. Ahmed, Michael Todd Crawford, James Bena

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationIntervention (counseling)Protocol (science)Physical therapyMedicinePsychologyApplied psychologyMedical educationNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While cardiac rehabilitation has been shown to be effective at improving coronary heart disease (CHD), participation is generally poor. Attempts to increase uptake and adherence often fail. Use of a Facebook intervention for this population may be a unique opportunity to support self-determined motivation and affect adherence. OBJECTIVE: To evaluate the impact of a Facebook intervention on motivation for exercise and adherence to cardiac rehabilitation in patients with CHD during a 12-week, Phase II cardiac rehabilitation program. METHODS: A prospective, randomized controlled pilot study, grounded in Self-Determination Theory, will be conducted. Participants will be recruited from inpatient, or the intake visit to outpatient, cardiac rehabilitation, and then randomly assigned to the intervention or comparison group. Participants in the intervention group will take part in a private Facebook group. Weekly posts will be designed to support self-determined motivation, measured at baseline and postcardiac rehabilitation by the Behavioral Regulation in Exercise Questionnaire-3 (BREQ-3). The Psychological Need Satisfaction for Exercise (PNSE) scale will measure fulfillment of needs that affect motivation. Participants in the comparison group will be given the same materials, but these will be supplied via handouts and email. The number of sessions attended will be tallied and analyzed using t tests. Overall motivation will be evaluated using analysis of covariance (ANCOVA) models. Multivariate analysis of variance models will be used to evaluate differences in the change across motivation subtypes. If significant, ANCOVA models for each subtype will be fit. ANCOVA models will be used to compare changes in needs satisfaction, overall and separately among the three subscales, between groups. Engagement in the Facebook group will be measured by number of "likes" and self-report of weekly visits to the group. RESULTS: This project was funded in July 2017 and recruitment is currently underway. The recruitment goal is 60 cardiac rehabilitation patients. Data collection is anticipated to be complete by July 2018. CONCLUSIONS: This pilot study will be the first to examine the effect of a Facebook intervention on patient adherence and motivation for exercise in a cardiac rehabilitation setting. Engagement in the Facebook group and participation in the study will help to determine the feasibility of using Facebook to affect adherence and motivation in cardiac rehabilitation patients, potentially improving outcomes through the use of a unique intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02971813; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02971813 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6sRsz8Zpa).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,353
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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