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Enregistrement W4281479926 · doi:10.2196/36515

Mitigating Feelings of Loneliness and Depression by Means of Web-Based or Print-Based Physical Activity Interventions: Pooled Analysis of 2 Community-Based Intervention Trials

2022· article· en· W4281479926 sur OpenAlexvenueno aff
Sonia Lippke, Tiara Ratz, Franziska Maria Keller, Dennis Juljugin, Manuela Peters, Claudia R. Pischke, Claudia Voelcker‐Rehage

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPsychological interventionLonelinessMediationPsychologyIntervention (counseling)MedicineClinical psychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Physical activity (PA) is associated with benefits, such as fewer depressive symptoms and loneliness. Web- and print-based PA interventions can help older individuals accordingly. Objective We aimed to test the following research questions: Do PA interventions delivered in a web- or print-based mode improve self-reported PA stage of change, social-cognitive determinants of PA, loneliness, and symptoms of depression? Is subjective age a mediator and stage of change a moderator of this effect? Methods Overall, 831 adults aged ≥60 years were recruited and either allocated to a print-based or web-based intervention group or assigned to a wait-list control group (WLCG) in 2 community-based PA intervention trials over 10 weeks. Missing value imputation using an expectation-maximization algorithm was applied. Frequency analyses, multivariate analyses of variance, and moderated mediation analyses were conducted. Results The web-based intervention outperformed (47/59, 80% of initially inactive individuals being adopters, and 396/411, 96.4% of initially active individuals being maintainers of the recommended PA behavior) the print-based intervention (20/25, 80% of adopters, and 63/69, 91% of maintainers) and the WLCG (5/7, 71% of adopters; 141/150, 94% of maintainers). The pattern regarding adopters was statistically significant (web vs print Z=–1.94; P=.02; WLCG vs web Z=3.8367; P=.01). The pattern was replicated with stages (χ24=79.1; P<.001; contingency coefficient 0.314; P<.001); in the WLCG, 40.1% (63/157) of the study participants moved to or remained in action stage. This number was higher in the groups receiving web-based (357/470, 76%) or print-based interventions (64/94, 68.1%). A significant difference was observed favoring the 2 intervention groups over and above the WLCG (F19, 701=4.778; P<.001; η2=0.098) and a significant interaction of time and group (F19, 701=2.778; P<.001; η2=0.070) for predictors of behavior. The effects of the interventions on subjective age, loneliness, and depression revealed that both between-group effects (F3, 717=8.668; P<.001; η2=0.018) and the interaction between group and time were significant (F3, 717=6.101; P<.001; η2=0.025). In a moderated mediation model, both interventions had a significant direct effect on depression in comparison with the WLCG (web-based: c′ path −0.86, 95% CI −1.58 to −0.13, SE 0.38; print-based: c′ path −1.96, 95% CI −2.99 to −0.92, SE 0.53). Furthermore, subjective age was positively related to depression (b path 0.14, 95% CI 0.05-0.23; SE 0.05). An indirect effect of the intervention on depression via subjective age was only present for participants who were in actor stage and received the web-based intervention (ab path −0.14, 95% CI −0.34 to −0.01; SE 0.09). Conclusions Web-based interventions appear to be as effective as print-based interventions. Both modes might help older individuals remain or become active and experience fewer depression symptoms, especially if they feel younger. Trial Registration German Registry of Clinical Trials DRKS00010052 (PROMOTE 1); https://tinyurl.com/nnzarpsu and DRKS00016073 (PROMOTE 2); https://tinyurl.com/4fhcvkwy International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/15168

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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