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Enregistrement W2995025102 · doi:10.2196/13900

A Walking Intervention Supplemented With Mobile Health Technology in Low-Active Urban African American Women With Asthma: Proof-of-Concept Study

2019· article· en· W2995025102 sur OpenAlexvenueno aff
Sharmilee M. Nyenhuis, Guilherme Moraes Balbim, Jun Ma, David X. Márquez, JoEllen Wilbur, Lisa K. Sharp, Spyros Kitsiou

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésmHealthAttendanceAsthmaIntervention (counseling)MedicinePhysical therapyAfrican americanActivity trackerPhysical activityGerontologyPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical inactivity is associated with worse asthma outcomes. African American women experience disparities in both physical inactivity and asthma relative to their white counterparts. We conducted a modified evidence-based walking intervention supplemented with mobile health (mHealth) technologies to increase physical activity (PA). OBJECTIVE: This study aimed to assess the preliminary feasibility of a 7-week walking intervention modified for African American women with asthma. METHODS: African American women with suboptimally controlled asthma were identified from a health system serving low-income minorities. At a baseline data collection visit, participants performed spirometry and incremental shuttle walk test, completed questionnaires, and were given an accelerometer to wear for 1 week. The intervention comprised an informational study manual and 3 in-person group sessions over 7 weeks, led by a nurse interventionist, in a community setting. The supplemental mHealth tools included a wearable activity tracker device (Fitbit Charge HR) and one-way text messages related to PA and asthma 3 times per week. A secure Web-based research platform, iCardia, was used to obtain Fitbit data in real time (wear time, moderate-to-vigorous physical activity [MVPA] and sedentary time) and send text messages. The feasibility of the intervention was assessed in the domains of recruitment capability, acceptability (adherence, retention, engagement, text messaging, acceptability, complaints, and concerns), and preliminary outcome effects on PA behavior (change in steps, duration, and intensity). RESULTS: We approached 22 women, of whom 10 were eligible; 7 consented, enrolled and completed the study. Group session attendance was 71% (5/7), 86% (6/7), and 86% (6/7), respectively, across the 3 sessions. All participants completed evaluations at each group session. The women reported being satisfied or very satisfied with the program (eg, location, time, and materials). None of them had concerns about using, charging, or syncing the Fitbit device and app. Participants wore their Fitbit device for at least 10 hours per day in 44 out of the 49 intervention days. There was an increase in Fitbit-measured MVPA from week 1 (19 min/week, SD 14 min/week) to the last week of intervention (22 min/week, SD 12 min/week; Cohen d=0.24, 95% CI 0.1 to 6.4). A slight decrease in step count was observed from week 1 (8926 steps/day, SD 2156 steps/day) to the last week of intervention (8517 steps/day, SD 1612 steps/day; Cohen d=-0.21, 95% CI -876.9 to 58.9). CONCLUSIONS: The initial feasibility results of a 7-week community-based walking intervention tailored for African American women with asthma and supplemented with mHealth tools are promising. Modifications to recruitment, retention, and the intervention itself are needed. These findings support the need to conduct a further modified pilot trial to collect additional data on feasibility and estimate the efficacy of the intervention on asthma and PA outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,386 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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