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Enregistrement W2980599324 · doi:10.2196/14619

A Short Message Service Intervention to Support Adherence to Home-Based Strengthening Exercise for People With Knee Osteoarthritis: Intervention Design Applying the Behavior Change Wheel

2019· article· en· W2980599324 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel K Nelligan, Rana S. Hinman, Lou Atkins, Kim L. Bennell

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionBehavior change methodsBehavior changePhysical therapyShort Message ServiceMedicineIntervention (counseling)OsteoarthritisGoal settingPhysical medicine and rehabilitationPsychologyNursingComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knee osteoarthritis is a chronic condition with no known cure. Treatment focuses on symptom management, with exercise recommended as a core component by all clinical practice guidelines. However, long-term adherence to exercise is poor among many people with knee osteoarthritis, which limits its capacity to provide sustained symptom relief. To improve exercise outcomes, scalable interventions that facilitate exercise adherence are needed. SMS (short message service) interventions show promise in health behavior change. The Behavior Change Wheel (BCW) is a widely used framework that provides a structured approach to designing behavior change interventions and has been used extensively in health behavior change intervention design. OBJECTIVE: The study aimed to describe the development of, and rationale for, an SMS program to support exercise adherence in people with knee osteoarthritis using the BCW framework. METHODS: The intervention was developed in two phases. Phase 1 involved using the BCW to select the target behavior and associated barriers, facilitators, and behavior change techniques (BCTs). Phase 2 involved design of the program functionality and message library. Messages arranged into a 24-week schedule were provided to an external company to be developed into an automated SMS program. RESULTS: The target behavior was identified as participation in self-directed home-based strengthening exercise 3 times a week for 24 weeks. A total of 13 barriers and 9 facilitators of the behavior and 20 BCTs were selected to use in the intervention. In addition, 198 SMS text messages were developed and organized into a 24-week automated program that functions by prompting users to self-report the number of home exercise sessions completed each week. Users who reported ≥3 exercise sessions/week (adherent) received positive reinforcement messages. Users who reported <3 exercise sessions/week (nonadherent) were asked to select a barrier (from a list of standardized response options) that best explains why they found performing the exercises challenging in the previous week. This automatically triggers an SMS containing a BCT suggestion relevant to overcoming the selected barrier. Users also received BCT messages to facilitate exercise adherence, irrespective of self-reported adherence. CONCLUSIONS: This study demonstrates application of the BCW to guide development of an automated SMS intervention to support exercise adherence in knee osteoarthritis. Future research is needed to assess whether the intervention improves adherence to the prescribed home-based strengthening exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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