Daily Motivational Text Messages to Promote Physical Activity in University Students: Results From a Microrandomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low physical activity is an important risk factor for common physical and mental disorders. Physical activity interventions delivered via smartphones can help users maintain and increase physical activity, but outcomes have been mixed. PURPOSE: Here we assessed the effects of sending daily motivational and feedback text messages in a microrandomized clinical trial on changes in physical activity from one day to the next in a student population. METHODS: We included 93 participants who used a physical activity app, "DIAMANTE" for a period of 6 weeks. Every day, their phone pedometer passively tracked participants' steps. They were microrandomized to receive different types of motivational messages, based on a cognitive-behavioral framework, and feedback on their steps. We used generalized estimation equation models to test the effectiveness of feedback and motivational messages on changes in steps from one day to the next. RESULTS: Sending any versus no text message initially resulted in an increase in daily steps (729 steps, p = .012), but this effect decreased over time. A multivariate analysis evaluating each text message category separately showed that the initial positive effect was driven by the motivational messages though the effect was small and trend-wise significant (717 steps; p = .083), but not the feedback messages (-276 steps, p = .4). CONCLUSION: Sending motivational physical activity text messages based on a cognitive-behavioral framework may have a positive effect on increasing steps, but this decreases with time. Further work is needed to examine using personalization and contextualization to improve the efficacy of text-messaging interventions on physical activity outcomes. CLINICALTRIALS.GOV IDENTIFIER: NCT04440553.
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».