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Enregistrement W2943424941 · doi:10.2196/12549

Acceptability of Robotic-Assisted Exercise Coaching Among Diverse Youth: Pilot Study

2019· article· en· W2943424941 sur OpenAlexvenueno aff
Amelia Barwise, Christi A. Patten, Martha J. Bock, Christine A. Hughes, Tabetha A. Brockman, Miguel Valdez Soto, Chung‐Il Wi, Young J. Juhn, Daniel R. Witt, Stephen N. Sinicrope, Samantha Kreps, Henry D. Saling, James A. Levine, Joyce E. Balls‐Berry

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésCoachingTrainerPsychological interventionInformed consentMedicinePhysical activityPhysical therapyPsychologyApplied psychologyNursingAlternative medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Almost 80% of adolescents do not achieve 60 minutes or more of physical activity each day as recommended by current US national guidelines. There is a need to develop and promote interventions that increase physical activity among adolescents. With increased interest in digital technologies among adolescents, robotic-assisted platforms are a novel and engaging strategy to deliver physical activity interventions. OBJECTIVE: This study sought to assess the potential acceptability of robotic-assisted exercise coaching among diverse youth and to explore demographic factors associated with acceptance. METHODS: This pilot study used a cross-sectional survey design. We recruited adolescents aged 12-17 years at three community-based sites in Rochester, MN. Written informed consent was obtained from participants' parents or guardians and participants gave consent. Participants watched a brief demonstration of the robotic system-human interface (ie, robotic human trainer). The exercise coaching was delivered in real time via an iPad tablet placed atop a mobile robotic wheel base and controlled remotely by the coach using an iOS device or computer. Following the demonstration, participants completed a 28-item survey that assessed sociodemographic information, smoking and depression history, weight, and exercise habits; the survey also included the eight-item Technology Acceptance Scale (TAS), a validated instrument used to assess perceived usefulness and ease of use of new technologies. RESULTS: (SD 4.0). Of note, 18.4% (35/190) experienced depression now or in the past. The mean TAS total score was 32.8 (SD 7.8) out of a possible score of 40, indicating high potential receptivity to the technology. No significant associations were detected between TAS score and gender, age, racial minority status, participant neighborhood, BMI, meeting national recommendations for physical activity levels, or depression history (P>.05 for all). Of interest, 67.8% (129/190) of participants agreed that they and their friends were likely to use the robot to help them exercise. CONCLUSIONS: This preliminary study found that among a racially and socioeconomically diverse group of adolescents, robotic-assisted exercise coaching is likely acceptable. The finding that all demographic groups represented had similarly high receptivity to the robotic human exercise trainer is encouraging for ultimate considerations of intervention scalability and reach among diverse adolescent populations. Next steps will be to evaluate consumer preferences for robotic-assisted exercise coaching (eg, location, duration, supervised or structured, choice of exercise, and/or lifestyle activity focus), develop the treatment protocol, and evaluate feasibility and consumer uptake of the intervention among diverse youth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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