A Co-Designed Active Video Game for Physical Activity Promotion in People With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) who are less active have lower quality of life, greater risk of exacerbations, and greater mortality than those who are more active. The effectiveness of physical activity interventions may facilitate the addition of game elements to improve engagement. The use of a co-design approach with people with COPD and clinicians as co-designers may also improve the effectiveness of the intervention. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to evaluate the feasibility of a co-designed mobile game by examining the usage of the game, subjective measures of game engagement, and adherence to wearing activity trackers. The secondary aim of this study is to estimate the effect of the game on daily steps and daily moderate-to-vigorous physical activity (MVPA). METHODS: Participants with COPD who were taking part in the co-design of the active video game (n=9) acted as the experiment group, spending 3 weeks testing the game they helped to develop. Daily steps and MVPA were compared with a control group (n=9) of participants who did not co-design or test the game. RESULTS: Most participants (8/9, 89%) engaged with the game after downloading it. Participants used the game to record physical activity on 58.6% (82/141) of the days the game was available. The highest scores on the Intrinsic Motivation Inventory were seen for the value and usefulness subscale, with a mean of 6.38 (SD 0.6). Adherence to wearing Fitbit was high, with participants in both groups recording steps on >80% of days. Usage of the game was positively correlated with changes in daily steps but not with MVPA. CONCLUSIONS: The co-designed mobile app shows promise as an intervention and should be evaluated in a larger-scale trial in this population.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».