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Enregistrement W4281932522 · doi:10.2196/35118

A Theory-Informed, Personalized mHealth Intervention for Adolescents (Mobile App for Physical Activity): Development and Pilot Study

2022· article· en· W4281932522 sur OpenAlexvenueno aff
Alex Domin, Arif Sinan Uslu, André Schulz, Yacine Ouzzahra, Claus Vögele

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésmHealthIntervention (counseling)Psychological interventionMedicinePhysical therapyBehavior change methodsPhysical activitySedentary behaviorActivity trackerScreen timeRandomized controlled trialBehavior changeSmartphone appSedentary lifestyleGerontologyNursingWorld Wide WebComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Evidence suggests that physical activity (PA) during childhood and adolescence is crucial as it usually results in adequate PA levels in adulthood. Given the ubiquitous use of smartphones by adolescents, these devices may offer feasible means to reach young populations and deliver interventions aiming to increase PA participation and decrease sedentary time. To date, very few studies have reported smartphone-based interventions promoting PA for adolescents. In addition, most available fitness apps do not include the latest evidence-based content. Objective This paper described the systematic development of a behavior change, theory-informed Mobile App for Physical Activity intervention with personalized prompts for adolescents aged 16 to 18 years. The within-subject trial results provided the first evidence of the general effectiveness of the intervention based on the outcomes step count, sedentary time, and moderate to vigorous PA (MVPA) minutes. The effectiveness of the intervention component personalized PA prompt was also assessed. Methods A 4-week within-subject trial with 18 healthy adolescents aged 16 to 18 years was conducted (mean age 16.33, SD 0.57 years). After the baseline week, the participants used the Mobile App for Physical Activity intervention (Fitbit fitness tracker+app), which included a daily personalized PA prompt delivered via a pop-up notification. A paired 1-tailed t test was performed to assess the effectiveness of the intervention. Change-point analysis was performed to assess the effectiveness of a personalized PA prompt 30 and 60 minutes after prompt delivery. Results The results showed that the intervention significantly reduced sedentary time in adolescents during the first week of the trial (t17=−1.79; P=.04; bootstrapped P=.02). This trend, although remaining positive, diminished over time. Our findings indicate that the intervention had no effect on metabolic equivalent of task–based MVPA minutes, although the descriptive increase may give reason for further investigation. Although the results suggested no overall change in heart rate–based MVPA minutes, the results from the change-point analyses suggest that the personalized PA prompts significantly increased heart rate per minute during the second week of the study (t16=1.84; P=.04; bootstrapped P=.04). There were no significant increases in participants’ overall step count; however, the personalized PA prompts resulted in a marginally significant increase in step counts per minute in the second week of the study (t17=1.35; P=.09; bootstrapped P=.05). Conclusions The results of the trial provide preliminary evidence of the benefit of the Mobile App for Physical Activity intervention for modest yet significant reductions in participants’ sedentary time and the beneficial role of personalized PA prompts. These results also provide further evidence of the benefits and relative efficacy of personalized activity suggestions for inclusion in smartphone-based PA interventions. This study provides an example of how to guide the development of smartphone-based mobile health PA interventions for adolescents.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeEssai non 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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