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Enregistrement W2766322322 · doi:10.2196/humanfactors.7670

Formative Assessment: Design of a Web-Connected Sedentary Behavior Intervention for Females

2017· article· en· W2766322322 sur OpenAlexvenueno aff
Amber W. Kinsey, Matthew Whipple, Lauren A. Reid, Olivia Affuso

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésFormative assessmentIntervention (counseling)PsychologyWorld Wide WebComputer scienceApplied psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sedentary behavior (SB) is a significant risk factor for heart disease, diabetes, obesity, and early mortality, particularly among women, and the health consequences associated with SB are independent of physical activity status. Interventions utilizing wearable technologies can improve SB, but their effectiveness is influenced by individual preferences, device engagement strategies, and technological features, which may affect user compliance. Gathering a priori insight from target populations on their preferences for program tools and strategies may assist researchers in identifying effective methods to improve the efficacy of SB interventions. OBJECTIVE: The objective of this study was to (1) explore the likeability (likes and dislikes) and usability (engagement intentions and navigation) of a wearable device (Movband) and its accompanying website (dashboard), (2) examine social incentive preferences (teammates), and (3) assess the feasibility (participants' experiences during an activity-monitoring period) of these tools for use in an intervention to reduce SB in girls and women. METHODS: A total of 9 girls (mean age: 8.9 years, standard deviation [SD] 1.1 years) and 11 college-aged women (mean age: 22.6 years, SD 3.2 years) participated in this study. Separate focus groups were held for girls and women, and all participants attended one before and the other following a 7-day activity-monitoring period. During the focus groups, participants were prompted with questions to address the study aims, and the nominal group technique was used to compile lists of group-specific preferences for the activity-monitoring system. The top three ranking likes and dislikes were reverse coded to determine likeability. RESULTS: The top-ranking responses for the girls and women were the following: visual display of movements and ease of navigation (dashboard like), boring to look at and no calorie-tracking function (dashboard dislike), backlight and long battery life (Movband like), and color and not waterproof (tied for girls) and vertical time display (Movband dislike). Additionally, participants identified several aesthetic preferences and functional limitations. At the second focus group visit, the majority of the participants self-reported less SB during the previous week. Objective data from the activity-monitoring period revealed that the average steps per day for girls and women were 12,373.4 (SD 2617.6) and 8515.8 (SD 3076.7), respectively. CONCLUSIONS: These results suggest that the girls and women liked many features of the Movband and dashboard. However, several dislikes were mentioned, which may negatively influence compliance and the effectiveness of the activity-monitoring system and require improvements before using in an SB intervention.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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