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Enregistrement W4280575876 · doi:10.1177/20552076221093134

Exploring the effect of an eHealth intervention on women's physical activity: Design and rationale for a randomized controlled trial

2022· article· en· W4280575876 sur OpenAlexaffabout
Melissa Black, Jennifer Brunet

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthRandomized controlled trialOverweightIntervention (counseling)Physical therapyPsychological interventionMedicinePhysical activityActivity trackerPsychologyGerontologyObesityNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This manuscript reports on the protocol for a three-arm randomized controlled trial aiming to assess the effect a self-determination theory-based eHealth intervention on physical activity among insufficiently active women who are overweight or obese. Methods: The intervention-of-interest provided (A) six weekly behavioural support emails, (B) a wearable activity tracker, and (C) a copy and verbal explanation of the Canadian physical activity guidelines, and was compared to an intervention that provided (B + C) and another that provided (C). Women from a local community were invited to participate in this study. Participants were recruited between September 2018 and March 2019. Data were collected using self-report and direct measures three times: at baseline (week 0), post-intervention (week 7), and at follow-up (week 21). The primary outcome was self-reported total metabolic equivalent minutes of physical activity per week (MET-m/week); exploratory outcomes included number of days of strength training per week, self-determination theory constructs (i.e. motivational regulations, basic psychological needs satisfaction and thwarting), and well-being indicators (i.e. affect, vitality, depression). Conclusion: Findings will provide insight into which combination of intervention components may be more effective at promoting physical activity among insufficiently active women who are overweight or obese, and thus inform the design of future interventions aiming to promote physical activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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