Evaluating physical activity behaviour change techniques delivered online for people with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity can aid in the management of symptoms for people with multiple sclerosis (MS; Motl et al., 2010). Thus, promoting physical activity among people with MS is critical. One method to achieve this aim is the use of behaviour change techniques targeting determinants of physical activity (Ellis & Motl, 2013). These may be delivered online, as the Internet is a preferred source of physical activity information for people with MS (Sweet et al., 2013). However, there are concerns regarding the quality and comprehensiveness of techniques delivered online, in addition to the overall quality (e.g., accountability and transparency) of MS websites (Marrie et al., 2013). The purpose of this study was to (a) examine the coverage and quality of behaviour change techniques delivered on websites for adults with MS; and (b) evaluate overall website quality. Twenty websites were coded for quality and coverage of behaviour change techniques using an adapted version of the Taxonomy of Behaviour Change Techniques (Abraham & Michie, 2008). Overall website quality was determined using the European Commission Quality Criteria for Health Related Websites (CEC, 2002). Results demonstrated low coverage (M=12.75, SD=7.49) and quality (M=12.55, SD=7.57) for behaviour change techniques (maximum possible score=40.00), with only one of the twenty techniques, provide information on behaviour-health link and consequences, being delivered on all websites. None of the websites met the Quality Criteria for Health-Related Websites. This study illustrates that behaviour change techniques are not consistently used when delivering online physical activity information to people with MS.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».