Barriers and facilitators impacting the experiences of adults participating in an internet-facilitated pedometer intervention
Notice bibliographique
Résumé
Internet-facilitated physical activity interventions are becoming more common. A better understanding about the barriers and facilitators experienced by participants is needed to improve the delivery and effectiveness of these types of interventions. Our study explored perceived individual, social, and physical environment characteristics that hinder or facilitate physical activity among previously "inactive" adults during a 12-week internet-facilitated pedometer intervention. Qualitative Study (qualitative description). Twenty-three participants (82.6% women; ages 24–68 years) who registered for the 12-week internet-facilitated pedometer intervention (UWALK) participated in telephone-administered semi-structured interviews. Interview questions explored perceived barriers and facilitators to physical activity during the UWALK intervention. Participants were purposefully sampled to represent various levels of engagement with UWALK. The experiences shared by participants were represented by four themes including: creating (in)activity awareness; commitment to physical activity; incorporating activity for transportation, and; importance of nature and changing scenery. Wearing the pedometer and recording their daily steps made participants more aware about time being sedentary. Moreover, participants developed strategies to help achieve their step goals. Active transportation was frequently mentioned as an effective way of increasing daily steps, and access to nature or beautiful scenery encouraged more physical activity. Perceived individual and environmental factors contribute to participants' ability to engage in UWALK and physical activity. Providing participants enrolled in internet-facilitated pedometer interventions with strategies for overcoming barriers, instructions for exploring their local environments, and approaches for incorporating active transportation into daily routines, may improve adherence and, ultimately, increase physical activity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».