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Enregistrement W4224085466 · doi:10.2196/35511

A Photography-based, Social Media Walking Intervention Targeting Autonomous Motivations for Physical Activity: Semistructured Interviews With Older Women

2022· article· en· W4224085466 sur OpenAlexvenueno aff
Michael C Robertson, Maria C. Swartz, Ursela Christopherson, Jason R. Bentley, Karen Basen‐Engquist, Debbe Thompson, Elena Volpi, Elizabeth Lyons

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAgricultural Research ServiceCenter for Energy Balance in Cancer Prevention and SurvivorshipUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPhotographyIntervention (counseling)Social mediaPsychologyPhysical activityApplied psychologyGerontologyMedical educationMultimediaPhysical medicine and rehabilitationNursingVisual artsMedicineComputer scienceArtWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adult women are at risk for negative health outcomes that engaging in sustained physical activity can help prevent. However, promoting long-term maintenance of physical activity in this population has proven to be a challenge. Increasing autonomous motivations (ie, intrinsic, integrated, and identified regulations) for physical activity may facilitate enduring behavior change. Digitally delivered games for health that take a celebratory technology approach, that is, using technology to create new ways to experience valued behaviors and express valued beliefs, may be a useful way to target autonomous motivations for physical activity. Formative research with the target population is needed to design compelling intervention content. OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate older adult women's reactions to and thoughts about a photography-based, social media walking game targeting autonomous motivations for physical activity. METHODS: During an individual semistructured interview, a moderator solicited feedback from 20 older adult women (age range 65-74 years) as part of formative research to develop a social media game featuring weekly walking challenges. The challenges were designed to target autonomous motivations for physical activity. Interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. Two reviewers conducted thematic content analysis on interview transcripts. RESULTS: We identified 3 overarching themes in qualitative data analysis. These reflected the playful experiences, value, and acceptability associated with the intervention challenges. Generally, participants understood what the challenges were asking them to do, proffered appropriate example responses, and indicated that the challenges would be enjoyable. Participants reported that the intervention content afforded many and varied playful experiences (eg, competition, discovery, exploration, expression, fellowship, humor, nurture, sensation). Further, participants indicated that the intervention increased their motivation for physical activity, occasioned meaningful shifts in perspective, increased their knowledge of various topics of interest, provided an opportunity to create valued connection with others, and provided health-related benefits. Participants suggested the intervention emphasize local history, nature, and cultural events. CONCLUSIONS: The photography-based, social media walking game with relatively simple game mechanics was well received and judged to be apt to bring about a wide variety of emotive experiences. A clear, geographically specific identity emerged as a key driver of interest for intervention content. Taking a celebratory technology approach holds promise for targeting autonomous motivations for physical activity in older adult women.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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