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Enregistrement W4376849802 · doi:10.2196/46286

The Effectiveness of a Mobile Phone–Based Physical Activity Program for Treating Depression, Stress, Psychological Well-Being, and Quality of Life Among Adults: Quantitative Study

2023· article· en· W4376849802 sur OpenAlexvenueno aff
Hyungsook Kim, Ki-Kwang Lee, Ye Hoon Lee, Yoonjung Park, Yong-Hyun Park, Yeonwoo Yu, Jaeyoung Park, Sihyeon Noh

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Repeated measures designQuality of life (healthcare)PopulationExpectancy theoryMedicineAnalysis of varianceGerontologyIntervention (counseling)PsychologyLife expectancyStress managementmHealthPsychological interventionPhysical therapyClinical psychologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is a substantial global health problem, affecting >300 million people and resulting in 12.7% of all deaths. Depression causes various physical and cognitive problems, leading to a 5-year to 10-year decrease in life expectancy compared with the general population. Physical activity is known to be an effective, evidence-based treatment for depression. However, people generally have difficulties with participating in physical activity owing to limitations in time and accessibility. OBJECTIVE: To address this issue, this study aimed to contribute to the development of alternative and innovative intervention methods for depression and stress management in adults. More specifically, we attempted to investigate the effectiveness of a mobile phone-based physical activity program on depression, perceived stress, psychological well-being, and quality of life among adults in South Korea. METHODS: Participants were recruited and randomly assigned to the mobile phone intervention or waitlist group. Self-report questionnaires were used to assess variables before and after treatment. The treatment group used the program around 3 times per week at home for 4 weeks, with each session lasting about 30 minutes. To evaluate the program's impact, a 2 (condition) × 2 (time) repeated-measures ANOVA was conducted, considering pretreatment and posttreatment measures along with group as independent variables. For a more detailed analysis, paired-samples 2-tailed t tests were used to compare pretreatment and posttreatment measurements within each group. Independent-samples 2-tailed t tests were conducted to assess intergroup differences in pretreatment measurements. RESULTS: =0.21) in participants' depression scores, indicating that there were changes in depression level across time. No significant changes were observed in perceived stress (P=.25), psychological well-being (P=.35), or quality of life (P=.07). Furthermore, depression scores significantly decreased in the treatment group (from 7.08 to 4.64; P=.03; Cohen d=0.50) but not in the waitlist group (from 6.72 to 5.08; P=.20; Cohen d=0.36). Perceived stress score of the treatment group also significantly decreased (from 2.95 to 2.72; P=.04; Cohen d=0.46) but not in the waitlist group (from 2.82 to 2.74; P=.55; Cohen d=0.15). CONCLUSIONS: This study provided experimental evidence that mobile phone-based physical activity program affects depression significantly. By exploring the potential of mobile phone-based physical activity programs as a treatment option, this study sought to improve accessibility and encourage participation in physical activity, ultimately promoting better mental health outcomes for individuals with depression and stress.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,406 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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