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Enregistrement W2905690649 · doi:10.2196/mhealth.9286

An Activity Tracker and Its Accompanying App as a Motivator for Increased Exercise and Better Sleeping Habits for Youths in Need of Social Care: Field Study

2018· article· en· W2905690649 sur OpenAlexvenueno aff
Kari Rönkkö

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHögskolan KristianstadLunds Universitet
Mots-clésActivity trackermHealthPsychologyApplied psychologyField (mathematics)Mobile appsPhysical activityInternet privacyComputer scienceSocial psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychological interventionWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of mobile self-tracking devices connected to the Web has exploded in today's society. With these wearable activity trackers related to Web 2.0 apps and social media have come new ways of monitoring, measuring, representing, and sharing experiences of the human body. New opportunities related to health and new areas of implementation for professionals have appeared, and one identified area that can benefit from mobile health technologies is social work. OBJECTIVE: There are still only a small number of papers reporting the results from studying wearable activity trackers and accompanying apps in the context of agency-based social work. This study aimed to contribute to the identified shortage by presenting results from a research project framed by the following overarching question: What effects will the studied youths in need of social care experience in relation to exercise and sleep as the result of using a wearable activity tracker and its accompanying app? METHODS: A field study framed by action research was performed. The study concerned vulnerable youths living in a Swedish municipality's care and accommodation home that tried out an activity tracker and its accompanying app. RESULTS: The results from the study confirm previously published research results reporting that instant graphical feedback, sharing information, and being part of a social community can have a positive impact on lifestyle changes. In addition, this study's main results are that (1) the most important factor for positive health-related lifestyle changes was the establishment of personal long-term goals and (2) professional social workers found the studied technology to function as a valuable counseling tool, opening up avenues for lifestyle talks that otherwise were hard to undertake. CONCLUSIONS: This study demonstrates how an activity tracker and its accompanying app can open up a topic for discussion regarding how vulnerable youths can achieve digital support for changing unhealthy lifestyle patterns, and it shows that the technology might be a valuable counseling tool for professionals in social work.

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)0,005
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,394 · 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'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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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