Outcomes On Physical Activity Levels By Minimal Contact Intervention At A University Setting: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the effects of an intervention program of minimal contact using Whatsapp® and Fitbit® over the levels of physical activity on a university population. METHODS: We designed a 12-week intervention program of minimal contact on a university population. Participants were randomly assigned into two groups: intervention (IN) and control (CO). From a total of 177 participants, 19 (11 men, 8 women, aged 18 - 32) completed the program and had the complete accelerometry information measured with the wGT3X-BT® accelerometer. The program consisted of messages sent by Whatsapp® every week based on The Canadian 24 hrs movement: sweat, step, sleep and sit. All the messages were based on the motivational self-determination theory. The participants also wear a portable Fitbit Flex® 2 for 12 weeks. We evaluated the moderate to vigorous physical activity (MVPA) levels and sedentary behaviors in minutes/day and percentage of weekly wearing time by accelerometry using the IPEN criteria. We compared the outcomes by group (t-test, U Mann-Whitney) and time (paired T-test, Wilcoxon). RESULTS: Both groups met the recommendations of MVPA in high proportion (IN=83.3%, CO=85.7%, >150 min/w). There were no significant differences in MVPA nor sedentary levels between groups at baseline and after 12 weeks. MVPA (in time and percentage) and time in sedentary activities decreased, however, the percentage of sedentary activities increased in IN group but decreased in the CO group. Nonetheless, these differences were no significant. Sedentary behaviors were very high in both groups. Independently of the intervention and the assessment moment, subjects spent more of the 60% of the wearing time on sedentary activities (Table). CONCLUSIONS: This intervention was not effective to increase MVPA levels or decrease sedentary behaviors. Probably more time is needed to improve the entire 24 hrs movement component and/or the minimal contact should be more supervised in this sample.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».