Application of an Ecological Momentary Assessment Protocol in a Workplace Intervention: Assessing Compliance, Criterion Validity, and Reactivity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) is a method of collecting behavioral data in real time. The purpose of this study was to examine EMA compliance, identify factors predicting compliance, assess criterion validity of, and reactivity to, using EMA in a workplace intervention study. METHODS: Forty-five adults (91.1% female, 39.7 [9.6] y) were recruited for a workplace standing desk intervention. Participants received 5 surveys each day for 5 workdays via smartphone application. EMA items assessed current position (sitting/standing/stepping). EMA responses were time matched to objectively measured time in each position before and after each prompt. Multilevel logistic regression models estimated factors influencing EMA response. Cohen kappa measured interrater agreement between EMA-reported and device-measured position. Reactivity was assessed by comparing objectively measured sitting/standing/stepping in the 15 minutes before and after each EMA prompt using multilevel repeated-measures models. RESULTS: Participants answered 81.4% of EMA prompts. Differences in compliance differed by position. There was substantial agreement between EMA-reported and device-measured position (κ = .713; P < .001). Following the EMA prompt, participants sat 0.87 minutes more than before the prompt (P < .01). CONCLUSION: The use of EMA is a valid assessment of position when used in an intervention to reduce occupational sitting and did not appear to disrupt sitting in favor of the targeted outcome.
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 | 0,041 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».