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Enregistrement W3003307871 · doi:10.2196/15168

Implementation and Effects of Information Technology-Based and Print-Based Interventions to Promote Physical Activity Among Community-Dwelling Older Adults: Protocol for a Randomized Crossover Trial

2020· article· en· W3003307871 sur OpenAlexvenueno aff
Claudia R. Pischke, Claudia Voelcker‐Rehage, Manuela Peters, Tiara Ratz, Hermann Pohlabeln, Jochen Meyer, Kai von Holdt, Sonia Lippke

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)Health promotionCrossover studyPhysical therapyPromotion (chess)GerontologyFamily medicinePublic healthNursingAlternative medicinePlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the known health benefits of physical activity (PA), less than half and less than one-third of older adults in Germany reach the PA recommendations for endurance training and strength training, respectively, of the World Health Organization. The aim of this study is to investigate the implementation and effectiveness over the course of 9 months of two interventions (information technology [IT]-based vs print-based) for PA promotion among initially inactive older adults in a randomized, crossover trial. This study is part of a large research consortium (2015-2021) investigating different aspects of PA promotion. The IT-based intervention was previously developed and refined, while the print-based intervention was newly developed during this funding phase. OBJECTIVE: We aim to compare the effectiveness and examine the preferences of study participants regarding both delivery modes. METHODS: Our target sample size was 390 initially inactive community-dwelling older adults aged ≥60 years at baseline (3-month follow-up [T1]: expected n=300; 9-month follow-up [T2]: expected n=240) who were randomized to one of two interventions for self-monitoring PA: IT-based (50%) or print-based (50%) intervention. In addition, 30% of the IT-based intervention group received a PA tracker. At T1, participants in both groups could choose whether they prefered to keep their assigned intervention or cross over to the other group for the following 6 months (T2). Participants' intervention preferences at baseline were collected retrospectively to run a post hoc matched-mismatched analysis. During the initial 3-month intervention period, both intervention groups were offered weekly group sessions that were continued monthly between T1 and T2. A self-administered questionnaire and 3D accelerometers were employed to assess changes in PA between baseline, T1, and T2. Adherence to PA recommendations, attendance at group sessions, and acceptance of the interventions were also tracked. RESULTS: The funding period started in February 2018 and ends in January 2021. We obtained institutional review board approval for the study from the Medical Association in Bremen on July 3, 2018. Data collection was completed on January 31, 2020, and data cleaning and analysis started in February 2020. We expect to publish the first results by the end of the funding period. CONCLUSIONS: Strategies to promote active aging are of particular relevance in Germany, as 29% of the population is projected to be ≥65 years old by 2030. Regular PA is a key contributor to healthy aging. This study will provide insights into the acceptance and effectiveness of IT-based vs print-based interventions to promote PA in initially inactive individuals aged ≥60 years. Results obtained in this study will improve the existing evidence base on the effectiveness of community-based PA interventions in Germany and will inform efforts to anchor evidence-based PA interventions in community structures and organizations via an allocation of permanent health insurance funds. TRIAL REGISTRATION: German Registry of Clinical Trials DRKS00016073; https://tinyurl.com/y983586m. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15168.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,406 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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