mHealth Physical Activity Intervention for Individuals With Spinal Cord Injury: Planning and Development Processes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions to support physical activity participation among individuals with spinal cord injury (SCI) are required given this population's low levels of physical activity and extensive barriers to quality physical activity experiences. OBJECTIVE: This study aimed to develop a mobile health intervention, called SCI Step Together, to improve the quantity and quality of physical activity among individuals with SCI who walk. METHODS: Our overarching methodological framework was the Person-Based approach. This included the following 4 steps: conduct primary and secondary research (step 1); design intervention objectives and features (step 2a); conduct behavioral analysis and theory (step 2b); create a logic model (step 3); and complete the SCI Step Together program content and integrated knowledge translation (IKT; step 4), which occurred throughout development. The partnership approach was informed by the SCI IKT Guiding Principles. Three end users pilot-tested the app and participated in the interviews. RESULTS: Step 1 identified issues to be addressed when designing intervention objectives and features (step 2a) and features were mapped onto the Behavior Change Wheel (step 2b) to determine the behavior change techniques (eg, action planning) to be included in the app. The logic model linked the mechanisms of action to self-determination theory (steps 2/3). Interviews with end users generated recommendations for the technology (eg, comparing physical activity levels with guidelines), trial (eg, emailing participants' worksheets), and intervention content (eg, removing graded tasks; step 4). CONCLUSIONS: Using the SCI IKT Guiding Principles to guide partner engagement and involvement ensured that design partners had shared decision-making power in intervention development. Equal decision-making power maximizes the meaningfulness of the app for end users. Future research will include testing the acceptability, feasibility, and engagement of the program. Partners will be involved throughout the research process. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT05063617; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05063617.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».