Increasing Physical Activity Amongst Overweight and Obese Cancer Survivors Using an Alexa-Based Intelligent Agent for Patient Coaching: Protocol for the Physical Activity by Technology Help (PATH) Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity has established health benefits, but motivation and adherence remain challenging. OBJECTIVE: We designed and launched a three-arm randomized trial to test artificial intelligence technology solutions to increase daily physical activity in cancer survivors. METHODS: A single-center, three-arm randomized clinical trial with an allocation ration of 1:1:1: (A) control, in which participants are provided written materials about the benefits of physical activity; (B) text intervention, where participants receive daily motivation from a fully automated, data-driven algorithmic text message via mobile phone (Coachtext); and (C) Voice Assist intervention, where participants are provided with an in-home on demand autonomous Intelligent Agent using data driven Interactive Digital Voice Assist on the Amazon Alexa/Echo (MyCoach). RESULTS: The study runs for 5 weeks: a one-week run-in to establish baseline, followed by 4 weeks of intervention. Data for study outcomes is collected automatically through a wearable sensor, and data are transferred in real-time to the study server. The recruitment goal is 42 participants, 14 in each arm. Electronic health records are used to prescreen candidates, with 39 participants recruited to date. DISCUSSION: This study aims to investigate the effects of different types of intelligent technology solutions on promoting physical activity in cancer survivors. This innovative approach can easily be expanded and customized to other interventions. Early lessons from our initial participants are helping us develop additional advanced solutions to improve health outcomes. TRIAL REGISTRATION: Retrospectively registered on July 10, 2017 at ClinicalTrials.gov: NCT03212079; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03212079 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6wgvqjTji).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».