The Effect ofa Web-based Physical Activity Promotion Program on Sedentary Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Time spent engaging in sedentary behavior represents a growing public health concern, with many national physical activity guidelines now also including recommendations on reducing sedentary time. Sedentary behavior contributes to a range of poor health outcomes. Web-based interventions are increasingly used in health promotion given their broad reach and ability to engage participants through Web 2.0 technologies. The WALK 2.0 intervention (a Web 2.0-based physical activity intervention) has demonstrated effectiveness in increasing physical activity, yet its impact on sedentary behaviour is unknown. PURPOSE: To investigate the effectiveness of the WALK 2.0 intervention on sedentary behaviour. METHODS: Participants were 504 (328 female and 176 male, mean age 50.8±13.1 years) adults randomised to one of two web-based interventions or a paper-based Logbook group. Those in the Web 1.0 group participated in the existing 10,000 Steps program and those in the Web 2.0 group participated in a Web 2.0-enabled physical activity intervention that included social networking capabilities. Sedentary behaviour was assessed using ActiGraph GT3X activity monitors and was recorded in terms of total minutes of sedentary time per day and number of bouts (> 10 minutes) of sedentary time per day. RESULTS: For total daily minutes of sedentary behaviour, repeated measures analysis showed no significant group x time interactions in either the unadjusted model (p=0.46) or the model adjusted for gender, age at baseline, BMI, education, and accelerometer wear time (p=0.58). No significant group x time interactions were shown for daily bouts of sedentary time in either the unadjusted (p=0.21) or adjusted (p=0.21) models. There were no significant changes in total minutes or number of bouts of sedentary behaviour within groups or across time. CONCLUSIONS: The WALK 2.0 intervention is not effective in reducing sedentary behavior. Specific behavior strategies targeting both sedentary behaviour and physical activity are necessary and their implementation requires careful consideration in the design phase.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».