A Physical Activity Just-in-time Adaptive Intervention Designed in Partnership With a Predominantly Black Community: Virtual, Community-Based Participatory Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black people are disproportionally impacted by hypertension. New approaches for encouraging healthy lifestyles are needed to reduce hypertension and promote health equity in Black communities. OBJECTIVE: In this report, we describe the early-stage, virtual design of a just-in-time adaptive intervention (JITAI) to increase physical activity in partnership with members of a low-income, predominantly Black community. METHODS: The hallmark of JITAIs is highly contextualized mobile app push notifications. Thus, understanding participants' context and determinants of physical activity are critical. During the height of the COVID-19 pandemic, we conducted virtual discovery interviews and analysis guided by the Behavior Change Wheel (which focuses on participants' capacity, opportunity, and motivation to engage in physical activity), as well as empathy mapping. We then formed a community-academic participatory design team that partnered in the design sprint, storyboarding, and paper prototyping. RESULTS: For this study, 5 community members participated in the discovery interviews, 12 stakeholders participated in the empathy mapping, 3 community members represented the community on the design team, and 10 community members provided storyboard or paper prototyping feedback. Only one community member had used videoconferencing prior to partnering with the academic team, and none had design experience. A set of 5 community-academic partner design principles were created: (1) keep users front and center, (2) tailor to the individual, (3) draw on existing motivation, (4) make physical activity feel approachable, and (5) make data collection transparent yet unobtrusive. To address community-specific barriers, the community-academic design team decided that mobile app push notifications will be tailored to participants' baseline mobility level and community resources (eg, local parks and events). Push notifications will also be tailored based on the day (weekday versus weekend), time of day, and weather. Motivation will be enhanced via adaptive goal setting with supportive feedback and social support via community-generated notifications. CONCLUSIONS: We completed early-stage virtual design of a JITAI in partnership with community participants and a community design team with limited design and videoconferencing experience. We found that designing JITAIs with the community enables these interventions to address community-specific needs, which may lead to a more meaningful impact on users' health.
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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».