The Use and Effects of an App-Based Physical Activity Intervention “Active2Gether” in Young Adults: Quasi-Experimental Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insufficient physical activity (PA) is highly prevalent and associated with adverse health conditions and the risk of noncommunicable diseases. To increase levels of PA, effective interventions to promote PA are needed. Present-day technologies such as smartphones, smartphone apps, and activity trackers offer several possibilities in health promotion. OBJECTIVE: This study aimed to explore the use and short-term effects of an app-based intervention (Active2Gether) to increase the levels of PA in young adults. METHODS: Young adults aged 18-30 years were recruited (N=104) using diverse recruitment strategies. The participants were allocated to the Active2Gether-Full condition (tailored coaching messages, self-monitoring, and social comparison), Active2Gether-Light condition (self-monitoring and social comparison), and the Fitbit-only control condition (self-monitoring). All participants received a Fitbit One activity tracker, which could be synchronized with the intervention apps, to monitor PA behavior. A 12-week quasi-experimental trial was conducted to explore the intervention effects on weekly moderate-to-vigorous PA (MVPA) and relevant behavioral determinants (ie, self-efficacy, outcome expectations, social norm, intentions, satisfaction, perceived barriers, and long-term goals). The ActiGraph wGT3XBT and GT3X+ were used to assess baseline and postintervention follow-up PA. RESULTS: Compared with the Fitbit condition, the Active2Gether-Light condition showed larger effect sizes for minutes of MVPA per day (regression coefficient B=3.1; 95% CI -6.7 to 12.9), and comparatively smaller effect sizes were seen for the Active2Gether-Full condition (B=1.2; 95% CI -8.7 to 11.1). Linear and logistic regression analyses for the intervention effects on the behavioral determinants at postintervention follow-up showed no significant intervention effects of the Active2Gether-Full and Active2Gether-Light conditions. The overall engagement with the Fitbit activity tracker was high (median 88% (74/84) of the days), but lower in the Fitbit condition. Participants in the Active2Gether conditions reported more technical problems than those in the Fitbit condition. CONCLUSIONS: This study showed no statistically significant differences in MVPA or determinants of MVPA after exposure to the Active2Gether-Full condition compared with the Active2Gether-Light or Fitbit condition. This might partly be explained by the small sample size and the low rates of satisfaction in the participants in the two Active2Gether conditions that might be because of the high rates of technical problems.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».