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Enregistrement W4290774411 · doi:10.2196/40908

Testing and Optimizing Guided Thinking Tasks to Promote Physical Activity: Protocol for a Randomized Factorial Trial

2022· article· en· W4290774411 sur OpenAlexvenueno aff
Austin S. Baldwin, Colin L. Lamb, Bree Geary, Alexis D. Mitchell, Chrystyna D. Kouros, Sara M. Levens, Laura E. Martin

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésProtocol (science)Randomized controlled trialComputer sciencePsychologyApplied psychologyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insufficient physical activity is associated with various health risks; however, most current physical activity interventions have critical barriers to scalability. Delivering interventions via technology and identifying active and inert components in early-phase development are ways to build more efficient and scalable interventions. We developed a novel intervention to promote physical activity that targets 3 brief guided thinking tasks, separately and in combination, using brief audio recordings: (1) episodic future thinking (EFT), (2) positive affective imagery (PAI), and (3) planning. OBJECTIVE: The aim of this GeT (Guided Thinking) Active study is to optimize a scalable guided thinking intervention to promote physical activity using principles of the Multiphase Optimization Strategy (MOST). Mechanism-focused analyses will inform which components are optimal candidates for inclusion in an intervention package and which need refinement. METHODS: We will enroll 192 participants randomized to receive intervention components delivered via an audio recording that they will listen to prior to weekly in-lab physical activity sessions. Participants in the high dose conditions will also be instructed to listen to the audio recording 4 additional days each week. We will evaluate effects of the components on physical activity over 6 weeks in a 2 (EFT vs recent thinking) × 2 (PAI vs neutral imagery) × 2 (planning vs no planning) × 2 (dose: 5×/week vs 1×/week) full factorial randomized trial. RESULTS: The National Cancer Institute funded this study (R21CA260360) on May 13, 2021. Participant recruitment began in February 2022. Data analysis will begin after the completion of data collection. CONCLUSIONS: The GeT Active study will result in a scalable, audio-recorded intervention that will accelerate progress toward the full development of guided thinking interventions to promote physical activity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05235360; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05235360. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40908.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,019

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 Opus0,571
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,090 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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