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Enregistrement W3039970719 · doi:10.2196/19527

Age and Attitudes Towards an Internet-Mediated, Pedometer-Based Physical Activity Intervention for Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Secondary Analysis

2020· article· en· W3039970719 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie A. Robinson, Emily S. Wan, Stephanie L. Shimada, Caroline R. Richardson, Marilyn L. Moy

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteRehabilitation Research and Development ServiceU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésPedometerPulmonary diseaseIntervention (counseling)The InternetPhysical activityMedicinePhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineComputer scienceWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is prevalent among older adults. Promoting physical activity and increasing exercise capacity are recommended for all individuals with COPD. Pulmonary rehabilitation is the standard of care to improve exercise capacity, although there are barriers that hinder accessibility. Technology has the potential to overcome some of these barriers, but it is unclear how aging adults with a chronic disease like COPD perceive technology-based platforms to support their disease self-management. OBJECTIVE: Guided by the unified theory of acceptance and use of technology, the current retrospective secondary analysis explores if age moderates multiple factors that influence an individual with COPD's openness toward an internet-mediated, pedometer-based physical activity intervention. METHODS: As part of an efficacy study, participants with COPD (N=59) were randomly assigned to use an internet-mediated, pedometer-based physical activity intervention for 12 weeks. At completion, they were asked about their experience with the intervention using a survey, including their performance expectancy and effort expectancy, facilitating conditions (ie, internet use frequency and ability), and use of the intervention technology. Logistic regression and general linear modeling examined the associations between age and these factors. RESULTS: Participants ranged in age from 49 to 89 years (mean 68.66, SD 8.93). Disease severity was measured by forced expiratory volume in the first second percent predicted (mean 60.01, SD 20.86). Nearly all participants (54/59) believed the intervention was useful. Regarding effort expectancy, increasing age was associated with reporting that it was easy to find the time to engage in the intervention. Regarding facilitating conditions, approximately half of the participants believed the automated step count goals were too high (23/59) and many did not feel comfortable reaching their goals (22/59). The probability of these perceptions increased with age, even after accounting for disease severity. Age was not associated with other facilitating conditions or use of the technology. CONCLUSIONS: Age does not influence performance expectancy or use of technology with an internet-mediated, pedometer-based physical activity intervention. Age is associated with certain expectations of effort and facilitating conditions. Consideration of age of the user is needed when personalizing step count goals and time needed to log in to the website. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01772082; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01772082.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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