ANALYSIS ON USE OF THE FITBIT SYSTEM TO PROMOTE HEALTHY BEHAVIOR CHANGE IN OVERWEIGHT AND OBESE ADOLESCENTS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One in three Canadian Children are overweight or obese. Wearable activity trackers such as the FitbitTM system (wristband + App) may represent an effective tool for promoting healthier behaviors in overweight/obese youth. OBJECTIVES: In this pilot study, our primary objective was to establish the feasibility of using the Fitbit System to promote health behavior change in overweight/obese youth by assessing participant adherence to our intervention and the required human resources to support the study. Our secondary objective was to determine youth perspectives on the acceptability of, and satisfaction with the Fitbit System. DESIGN/METHODS: Participants wore Fitbit pedometers for 24-weeks, and for 12-weeks of follow-up. Data collected included weekly objective Fitbit data (i.e. step count, active minutes, time in bed, etc.) and subjective data (i.e. goal setting, motivating factors, frequency of data checking) using monthly questionnaires. A physical activity questionnaires (PAQ) and ASA24™-kid Self-administrated food log were completed at baseline and after 24-weeks of Fitbit use. RESULTS: 18 overweight and obese adolescents were recruited (12 F). Average step count decreased over time (R2 = - 0.22, p = 0.02). Fitbit daytime (R2 = - 0.85, p < 0.001) and nighttime (R2 = - 0.69, p < 0.001) use declined progressively over 24-weeks and in the 12-week follow-up period. Food logging adherence was poor throughout. Participants were not motivated to set new goals. In the final survey, participants reported they enjoyed the Fitbit (median Likert Score 4 out 4) and 9/15 participants said they would continue to use Fitbit System. Pre- and post PAQ scores did not change significantly (t30 = 0.07, p = 0.47). Only 1 participant completed the post-study ASA24 questionnaire preventing pre and post intervention comparison. The research team provided 58 reminders to participants to sync their Fitbit data with their App, conducted 77 phone calls, sent and received 36 emails, and had 7 face-to-face meetings with study participants during the study period. CONCLUSION: Long-term Fitbit use attenuated over time. Participants’ self-reported use of Fitbit and goal setting was low. Poor response rates on surveys limited our analysis, despite frequent reminders by the research team. The human resources required to conduct this pilot study indicate a larger study is likely unfeasible. On its own, the Fitbit system may not be an effective means to promote adoption of healthier behaviors in overweight and obese adolescents.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».