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Enregistrement W3029797602 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.913

0917 Designing a Wearable Technology-Based Sleep Intervention To Support Sleep Health Among Adolescents: Using a Participatory Design Approach

2020· article· en· W3029797602 sur OpenAlexaffabout
Amy Beck, Linda Duffett‐Leger, Shelley Raffin Bouchal, Reed Ferber, Teresa M. Ward

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep hygieneActigraphySleep (system call)Intervention (counseling)Sleep diaryWearable computerMedicinePsychologyClinical psychologyGerontologyInsomniaPsychiatrySleep qualityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Sleep problems during adolescence are increasingly common and have been associated with adverse physical and psychological health outcomes. Efforts to improve insufficient sleep among adolescents have resulted in increased sleep knowledge and temporary enhancements in sleep hygiene. Good sleep hygiene is established through the development of daily routines that support healthy sleep. Wearable technology offers a potential solution whereby adolescents can acquire and manage healthy sleep habits. In this study, we are co-designing with adolescents a prototype intervention using wearable technology to promote sustained improvements in their sleep hygiene. Methods Guided by participatory design approaches, the ongoing multi-phase mixed methods study is currently being conducted in a metropolitan area in western Canada. In phase 1, sleep data is being collected from a sample of 30 adolescent-parent dyads using wearable sensors (Actigraphy watches) and self-report sleep measures (questionnaires about sleep quality, hygiene, and beliefs and attitudes, as well as their general health) over a 10-day period. In phases 2 and 3, individual interviews and iterative user interface design sessions will be conducted with 25 adolescents. Results To date, thirteen adolescents-parent dyads (13-17 years, 9 females; 39-56 years, 11 females) have completed phase 1 of our study. Data analysis is currently being conducted to evaluate sleep onset/offset, total sleep time, wake after sleep onset, sleep efficiency, and sleep schedule differences between adolescents and their parents. Ten adolescents have completed individual interviews in phase 2 of the study. Preliminary qualitative data suggests that youth are aware of the importance of sleep to their overall health. However, they struggle with identifying credible information to act on from the various and sometimes conflicting sources (e.g. online, friends, family). Conclusion We anticipate that co-designing a wearable solution with adolescents will lead to a sleep intervention that is more relevant, persuasive, and useful in supporting their sleep health. Support This work is supported by the Sensor Technology in Monitoring Movement STiMM Program.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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