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Enregistrement W4310336441 · doi:10.2196/40391

Wearable Activity Tracker Use and Physical Activity Among Informal Caregivers in the United States: Quantitative Study

2022· article· en· W4310336441 sur OpenAlexvenueno aff
Asos Mahmood, Hyunmin Kim, Satish Kedia, Patrick Dillon

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Southern Mississippi
Mots-clésActivity trackerGerontologyWearable computerPopulationHealth careMedicineLogistic regressionWearable technologyPsychologyFamily medicinePhysical activityEnvironmental healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With an increase in aging population and chronic medical conditions in the United States, the role of informal caregivers has become paramount as they engage in the care of their loved ones. Mounting evidence suggests that such responsibilities place substantial burden on informal caregivers and can negatively impact their health. New wearable health and activity trackers (wearables) are increasingly being used to facilitate and monitor healthy behaviors and to improve health outcomes. Although prior studies have examined the efficacy of wearables in improving health and well-being in the general population, little is known about their benefits among informal caregivers. OBJECTIVE: This study aimed to examine the association between use of wearables and levels of physical activity (PA) among informal caregivers in the United States. METHODS: We used data from the National Cancer Institute's Health Information National Trends Survey 5 (cycle 3, 2019 and cycle 4, 2020) for a nationally representative sample of 1273 community-dwelling informal caregivers-aged ≥18 years, 60% (757/1273) female, 75.7% (990/1273) had some college or more in education, and 67.3% (885/1273) had ≥1 chronic medical condition-in the United States. Using jackknife replicate weights, a multivariable logistic regression was fit to assess an independent association between the use of wearables and a binary outcome: meeting or not meeting the current World Health Organization's recommendation of PA for adults (≥150 minutes of at least moderate-intensity PA per week). RESULTS: More than one-third (466/1273, 37.8%) of the informal caregivers met the recommendations for adult PA. However, those who reported using wearables (390/1273, 31.7%) had slightly higher odds of meeting PA recommendations (adjusted odds ratios 1.1, 95% CI 1.04-1.77; P=.04) compared with those who did not use wearables. CONCLUSIONS: The results demonstrated a positive association between the use of wearables and levels of PA among informal caregivers in the United States. Therefore, efforts to incorporate wearable technology into the development of health-promoting programs or interventions for informal caregivers could potentially improve their health and well-being. However, any such effort should address the disparities in access to innovative digital technologies, including wearables, to promote health equity. Future longitudinal studies are required to further support the current findings of this study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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