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Enregistrement W2971738955 · doi:10.2196/13570

Perceptions and Experiences of Women Participating in a Digital Technology–Based Physical Activity Intervention (the mPED Trial): Qualitative Study

2019· article· en· W2971738955 sur OpenAlexvenueno aff
Teri Lindgren, Julie Hooper, Yoshimi Fukuoka

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésPedometerRandomized controlled trialIntervention (counseling)Physical activityMedicinePhysical therapyPsychological interventionQualitative researchDescriptive statisticsPerceptionPsychologyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the benefits of regular physical activity, women in every age group have lower activity levels than men, and few women meet the recommended levels of physical activity. Digital technologies have been useful in increasing physical activity during the course of an interventional study. However, sustaining that activity once the clinical trial was complete was a major challenge. OBJECTIVE: This study aimed to describe the experiences and perspectives of physically inactive women who completed the mobile phone-based physical activity education (mPED), a randomized controlled trial, at 12 months. METHODS: Of 210 women who were enrolled in the mPED trial, 203 completed a 12-month open-ended exit interview and survey through phone. The participants were asked about their physical activity levels; their digital technology use; what they learned from, liked, and would change about the trial; their motivations to keep active post-trial; and their advice for other women. Interviews were transcribed verbatim and thematically analyzed using the brief survey qualitative description. Descriptive statistics were used to describe the survey data with the significance level set at P<.05. RESULTS: In the 12-month survey, a greater proportion of the participants in the intervention group, compared with the control group, reported that they regularly wore a pedometer or physical activity tracker (49.3%, 66/143 vs 26.1%, 18/69; P=.002) and engaged in brisk walking (54.5%, 73/134 vs 30.4%, 21/69; P=.001). The experiences and perceptions of physical activity of physically inactive women over time were embedded in a complex interplay of internal and external factors. A total of 6 interactive themes emerged as critical in supporting continued engagement in physical activity postintervention: tracking, technology versus personal touch, accountability, resources and environment, motivation, and habit formation. Technology allowed for self-tracking, which supported internal accountability. However, tracking by another person (personal touch) was needed for external accountability. Resources and environment underpinned the relationship among the themes of tracking, technology versus personal touch, accountability, motivation, and habit formation. CONCLUSIONS: Future research is needed to identify the best ways to harness this dynamic process in promoting and sustaining physical activity among inactive women. Digital technology is evolving at an exponential rate and provides new opportunities to transform research into new approaches to promote physical activity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01280812; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01280812. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/1471-2485-11-933.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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