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Enregistrement W4281394252 · doi:10.2196/37086

Fitbit Use and Activity Levels From Intervention to 2 Years After: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4281394252 sur OpenAlexvenueno aff
Sheri J. Hartman, Ruohui Chen, Rowena M. Tam, Hari K. Narayan, Loki Natarajan, Lin Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of California, San DiegoNational Institutes of Health
Mots-clésRandomized controlled trialActivity trackerMedicinePhysical therapyIntervention (counseling)Psychological interventionPhysical activityRepeated measures designSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been a rapid increase in the use of commercially available activity trackers, such as Fitbit, in physical activity intervention research. However, little is known about the long-term sustained use of trackers and behavior change after short-term interventions. OBJECTIVE: This study aims to use minute-level data collected from a Fitbit tracker for up to 2 years after the end of a randomized controlled trial to examine patterns of Fitbit use and activity over time. METHODS: Participants in this secondary data analysis were 75 female breast cancer survivors who had been enrolled in a 12-week physical activity randomized controlled trial. Participants randomized to the exercise intervention (full intervention arm) received a Fitbit One, which was worn daily throughout the 12-week intervention, and then were followed for 2 years after the intervention. Participants randomized to the waitlist arm, after completing the randomized controlled trial, received a Fitbit One and a minimal version of the exercise intervention (light intervention arm), and then were followed for 2 years after the intervention. Average and daily adherence and MVPA were compared between the 2 groups in the interventional and postinterventional periods using both linear and generalized additive mixed effects models. RESULTS: Adherence to wearing the Fitbit during the 12-week intervention period was significantly higher in the full intervention arm than in the light intervention arm (85% vs 60%; P<.001). Average adherence was significantly lower for both study arms during the follow-up period than in the intervention period; however, there were statistically different patterns of adherence during the follow-up period, with the light intervention arm having steeper declines than the full intervention arm over time (P<.001). Similar to the adherence results, mean minutes of Fitbit-measured MVPA was higher for the full intervention arm than for the light intervention arm during the 12-week intervention period (mean MVPA 27.89 minutes/day, SD 16.38 minutes/day vs 18.35 minutes/day, SD 12.64 minutes/day; P<.001). During the follow-up period, average MVPA was significantly lower than the 12-week intervention period for both the full intervention arm (21.74 minutes/day, SD 24.65 minutes/day; P=.002) and the light intervention arm (15.03 minutes/day, SD 13.27 minutes/day; P=.004). Although the mean MVPA in each arm was similar across the follow-up period (P=.33), the pattern of daily MVPA was significantly different between the 2 groups (P<.001). CONCLUSIONS: While adherence to wearing activity trackers and maintaining physical activities declined after completion of a 12-week exercise intervention, a more active interventional strategy resulted in greater wear time and activity levels during the intervention and more stable patterns of adherence and activity in the long term. An improved understanding of long-term maintenance patterns may inform improved exercise interventions that result in sustained increases in physical activity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02332876; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02332876.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisémedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,326 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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