A randomized controlled trial of a wearable technology‐based intervention for increasing moderate to vigorous physical activity and reducing sedentary behavior in breast cancer survivors: The ACTIVATE Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of an active lifestyle after a breast cancer diagnosis are well recognized, but the majority of survivors are insufficiently active. The ACTIVATE Trial examined the efficacy of an intervention (use of the Garmin Vivofit 2 activity monitor coupled with a behavioral feedback and goal-setting session and 5 telephone-delivered health coaching sessions) to increase moderate to vigorous physical activity (MVPA) and reduce sedentary behavior in breast cancer survivors. METHODS: This randomized controlled trial recruited 83 inactive, postmenopausal women diagnosed with stage I-III breast cancer who had completed primary treatment. Participants were randomly assigned to the intervention group or to the control group, and the intervention was delivered over a 12-week period. MVPA and sedentary behavior were measured with Actigraph and activPAL accelerometers at baseline (T1) and at the end of the intervention (T2). RESULTS: Retention in the trial was high, with 80 (96%) of participants completing T2 data collection. At T2, there was a significant between-group difference in MVPA (69 min/wk; 95% CI = 22-116) favoring the intervention group. The trial resulted in a statistically significant decrease in both total sitting time and prolonged bouts (≥20 min) of sitting, with between-group reductions of 37 min/d (95% CI = -72 to -2) and 42 min/d (95% CI = -83 to -2), respectively, favoring the intervention group. CONCLUSION: Results from the ACTIVATE Trial suggest that the use of wearable technology presents an inexpensive and scalable opportunity to facilitate more active lifestyles for cancer survivors. Whether or not such wearable technology-based interventions can create sustainable behavioral change should be the subject of future research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».