Network Support Using Social Networking Services to Increase Exercise Adherence Among Korean-Chinese Middle-Aged Migrant Women: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social networking services (SNSs) are recognized to be a promising approach to easily deliver health interventions and to enhance social support for exercise adherence. However, the patterns and aspects of social support through SNSs have not been reported and their influence on other social-cognitive factors remains inconclusive. OBJECTIVE: Our objective is to explore how social support delivered through SNSs impacts interactions among Korean-Chinese (KC) middle-aged women and to identify how this approach influences social-cognitive factors for exercise (eg, sense of community, self-efficacy for exercise, and social support for exercise). METHODS: A mixed methods design was used. Text analysis of SNS messages and text mining using the Korean Natural Language Application (KoALA) were conducted. Social-cognitive factors (eg, sense of community, self-efficacy for exercise, and social support for exercise) were assessed at baseline and after 12 weeks using a structured questionnaire. A comparison of social-cognitive factors at baseline and at 12 weeks was conducted to identify any potential significant changes, using the Wilcoxon signed-rank test. RESULTS: A total of 259 SNS messages were collected from 24 KC women, distributed among four chat groups, who participated in a 12-week walking intervention program between August and October 2018. The individual average frequency of chatting via the SNS was 10.79 (range 0-34) and the most frequent type of social support through the SNS was network support (172/259, 66.4%). The most common words extracted from the SNS were Health, Exercise, Participation, and We. Overall, the perceived levels of sense of community (P<.001) and social support for exercise (P=.002) were significantly increased at 12 weeks compared with baseline. Group 1 (P=.03) and Group 4 (P=.03), whose members demonstrated the highest frequency of network support, experienced a significant increase only in the level of sense of community. CONCLUSIONS: By integrating these data and conducting a mixed methods analysis, we observed that among the types of social support, network support was a key point for the promotion of social-cognitive factors in increasing exercise adherence. Therefore, network support through SNS-based interventions should be considered as a useful strategy to help vulnerable migrant populations make changes to exercise behaviors.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».