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Enregistrement W3008847435 · doi:10.2196/15919

Effectiveness of the Fun for Wellness Web-Based Behavioral Intervention to Promote Physical Activity in Adults With Obesity (or Overweight): Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3008847435 sur OpenAlexvenueno aff
Nicholas D. Myers, Adam McMahon, Isaac Prilleltensky, Seungmin Lee, Samantha Dietz, Ora Prilleltensky, Karin A. Pfeiffer, André G. Bateman, Ahnalee M. Brincks

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightPsychological interventionRandomized controlled trialObesityPopulationIntervention (counseling)Health promotionMedicinePromotion (chess)Physical therapyGerontologyPsychologyPublic healthEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insufficient physical activity in the adult population is a global pandemic. Fun for Wellness (FFW) is a self-efficacy theory- and Web-based behavioral intervention developed to promote growth in well-being and physical activity by providing capability-enhancing opportunities to participants. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of FFW to increase physical activity in adults with obesity in the United States in a relatively uncontrolled setting. METHODS: This was a large-scale, prospective, double-blind, parallel-group randomized controlled trial. Participants were recruited through an online panel recruitment company. Adults with overweight were also eligible to participate, consistent with many physical activity-promoting interventions for adults with obesity. Also consistent with much of the relevant literature the intended population as simply adults with obesity. Eligible participants were randomly assigned to the intervention (ie, FFW) or the usual care (ie, UC) group via software code that was written to accomplish equal allocations to the FFW and UC groups. Data collection was Web based, fully automated, and occurred at three time points: baseline, 30 days after baseline (T2), and 60 days after baseline (T3). Participants (N=461) who were assigned to the FFW group (nFFW=219) were provided with 30 days of 24-hour access to the Web-based intervention. A path model was fit to the data consistent with the FFW conceptual model for the promotion of physical activity. RESULTS: There was evidence for a positive direct effect of FFW on transport-related physical activity self-efficacy (beta=.22, P=.02; d=0.23), domestic-related physical activity self-efficacy (beta=.22, P=.03; d=0.22), and self-efficacy to regulate physical activity (beta=.16, P=.01; d=0.25) at T2. Furthermore, there was evidence for a positive indirect effect of FFW on physical activity at T3 through self-efficacy to regulate physical activity at T2 (beta=.42, 95% CI 0.06 to 1.14). Finally, there was evidence for a null direct effect of FFW on physical activity (beta=1.04, P=.47; d=0.07) at T3. CONCLUSIONS: This study provides some initial evidence for both the effectiveness (eg, a positive indirect effect of FFW on physical activity through self-efficacy to regulate physical activity) and the ineffectiveness (eg, a null direct effect of FFW on physical activity) of the FFW Web-based behavioral intervention to increase physical activity in adults with obesity in the United States. More broadly, FFW is a scalable Web-based behavioral intervention that may effectively, although indirectly, promote physical activity in adults with obesity and therefore may be useful in responding to the global pandemic of insufficient physical activity in this at-risk population. Self-efficacy to regulate physical activity appears to be a mechanism by which FFW may indirectly promote physical activity in adults with obesity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, identifier: NCT03194854; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03194854.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,376 · 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
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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