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Enregistrement W2794937741 · doi:10.2196/publichealth.8953

The SMART Study, a Mobile Health and Citizen Science Methodological Platform for Active Living Surveillance, Integrated Knowledge Translation, and Policy Interventions: Longitudinal Study

2018· article· en· W2794937741 sur OpenAlexaffvenueabout
Tarun Reddy Katapally, Jasmin Bhawra, Scott T. Leatherdale, Leah J. Ferguson, Justin Longo, Daniel Rainham, Richard Larouche, Nathaniel Osgood

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of WaterlooUniversity of LethbridgeUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen sciencePsychological interventionKnowledge translationData collectionLiving labPsychologyMedical educationInternet privacyGerontologyComputer scienceMedicineWorld Wide WebKnowledge managementSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical inactivity is the fourth leading cause of death worldwide, costing approximately US $67.5 billion per year to health care systems. To curb the physical inactivity pandemic, it is time to move beyond traditional approaches and engage citizens by repurposing sedentary behavior (SB)-enabling ubiquitous tools (eg, smartphones). OBJECTIVE: The primary objective of the Saskatchewan, let's move and map our activity (SMART) Study was to develop a mobile and citizen science methodological platform for active living surveillance, knowledge translation, and policy interventions. This methodology paper enumerates the SMART Study platform's conceptualization, design, implementation, data collection procedures, analytical strategies, and potential for informing policy interventions. METHODS: This longitudinal investigation was designed to engage participants (ie, citizen scientists) in Regina and Saskatoon, Saskatchewan, Canada, in four different seasons across 3 years. In spring 2017, pilot data collection was conducted, where 317 adult citizen scientists (≥18 years) were recruited in person and online. Citizen scientists used a custom-built smartphone app, Ethica (Ethica Data Services Inc), for 8 consecutive days to provide a complex series of objective and subjective data. Citizen scientists answered a succession of validated surveys that were assigned different smartphone triggering mechanisms (eg, user-triggered and schedule-triggered). The validated surveys captured physical activity (PA), SB, motivation, perception of outdoor and indoor environment, and eudaimonic well-being. Ecological momentary assessments were employed on each day to capture not only PA but also physical and social contexts along with barriers and facilitators of PA, as relayed by citizen scientists using geo-coded pictures and audio files. To obtain a comprehensive objective picture of participant location, motion, and compliance, 6 types of sensor-based (eg, global positioning system and accelerometer) data were surveilled for 8 days. Initial descriptive analyses were conducted using geo-coded photographs and audio files. RESULTS: Pictures and audio files (ie, community voices) showed that the barriers and facilitators of active living included intrinsic or extrinsic motivations, social contexts, and outdoor or indoor environment, with pets and favorable urban design featuring as the predominant facilitators, and work-related screen time proving to be the primary barrier. CONCLUSIONS: The preliminary pilot results show the flexibility of the SMART Study surveillance platform in identifying and addressing limitations based on empirical evidence. The results also show the successful implementation of a platform that engages participants to catalyze policy interventions. Although SMART Study is currently geared toward surveillance, using the same platform, active living interventions could be remotely implemented. SMART Study is the first mobile, citizen science surveillance platform utilizing a rigorous, longitudinal, and mixed-methods investigation to temporally capture behavioral data for knowledge translation and policy interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,324
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations91
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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