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Enregistrement W4306969559 · doi:10.3389/fpubh.2022.925484

Digital interventions to promote physical activity among inactive adults: A study protocol for a hybrid type I effectiveness-implementation randomized controlled trial

2022· article· en· W4306969559 sur OpenAlexaff
Paolo Zanaboni, Unn Sollid Manskow, Edvard H. Sagelv, Bente Morseth, Alf Egil Edvardsen, Inger‐Lise Aamot, Bjarne M. Nes, Bryce Hastings, Marie‐Pierre Gagnon, Konstantinos Antypas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesHelse Nord RHF
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineUsabilityActivity trackerHealth promotionPopulationPromotion (chess)Physical therapyGerontologyPhysical activityNursingPublic healthComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Physical inactivity is the fourth leading risk factor for global mortality, and inactive adults have a higher risk to develop lifestyle diseases. To date, there is preliminary evidence of the efficacy of fitness technologies and other digital interventions for physical activity (PA) promotion. Intervention studies are needed to test the effectiveness and implementation of innovative PA promotion strategies. Methods and analysis The ONWARDS study is a hybrid type I effectiveness-implementation randomized control trial aiming at an inactive and presumably high-risk population living in Northern Norway. One hundred and eighty participants will be assigned to 3 groups in a 1:1:1 ratio and participate for 18 months. Participants in group A will be provided an activity tracker with the personalized metric Personal Activity Intelligence (PAI). Participants in group B will be provided with both an activity tracker with the personalized metric PAI and access to online training videos (Les Mills+) to perform home-based training. Participants in group C will be provided an activity tracker with the personalized metric PAI, home-based online training and additional peer support via social media. The primary objective is to test which combination of interventions is more effective in increasing PA levels and sustaining long-term exercise adherence. Secondary objectives include: proportion of participants reaching PA recommendations; exercise adherence; physical fitness; cardiovascular risk; quality of life; perceived competence for exercise; self-efficacy; social support; usability; users' perspectives on implementation outcomes (adoption, acceptability, adherence, sustainability). The study design will allow testing the effectiveness of the interventions while gathering information on implementation in a real-world situation. Discussion This study can contribute to reduce disparities in PA levels among inactive adults by promoting PA and long-term adherence. Increased PA might, in turn, result in better prevention of lifestyle diseases. Digital interventions delivered at home can become an alternative to training facilities, making PA accessible and feasible for inactive populations and overcoming known barriers to PA. If effective, such interventions could potentially be offered through national health portals to citizens who do not meet the minimum recommendations on PA or prescribed by general practitioners or specialists. Trial registration https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04526444 , Registered 23 April 2021, identifier: NCT04526444.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,008
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,013

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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