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Enregistrement W4323059109 · doi:10.1123/jsep.2022-0087

Evaluating the Feasibility, Acceptability, and Engagement of an mHealth Physical Activity Intervention for Adults With Spinal Cord Injury Who Walk: A Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4323059109 sur OpenAlexaff
Sarah Lawrason, Kathleen A. Martin Ginis

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthSpinal cord injuryRandomized controlled trialPsychosocialPhysical therapyIntervention (counseling)PsychologyPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationPsychological interventionMedicineSpinal cordPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to test a partnered, self-determination theory-informed mobile health intervention called SCI Step Together, using an 8-week randomized controlled trial design. The aim of SCI Step Together is to increase the quantity and quality of physical activity (PA) among adults with spinal cord injury (SCI) who walk. The SCI Step Together program provides PA modules and PA self-monitoring tools and facilitates peer and health coach support. Process, resource, management, and scientific feasibility were assessed, and participants completed questionnaires at baseline, mid-, and postintervention to assess determinants and outcomes of PA. Interviews were conducted to evaluate acceptability. Results suggest that the program demonstrated good feasibility, acceptability, and engagement. The intervention group (n = 11) had greater fulfillment of basic psychological needs and knowledge (p = .05) than the control group (n = 9). There were no significant interaction effects for other outcomes. The SCI Step Together program is feasible and acceptable and efficacious for improving some psychosocial variables. Results may inform SCI mobile health programs.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,389 · 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
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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