Wearable Activity Trackers That Motivate Women to Increase Physical Activity: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity is a significant public health concern, particularly among women in the United States. Wearable activity trackers (WATs) have been proposed as a potential solution to increase awareness of and engagement in physical activity (PA). However, to be effective, WATs must include features and designs that encourage daily use. OBJECTIVE: This study aims to explore the features and designs of WATs that appeal to women and determine whether devices with these attributes are effective motivators for women to be physically active. METHODS: A mixed methods study guided by the self-determination theory was conducted among 15 women. Participants trialed 3 WATs with influence in their respective accessory domains: Apple Watch for the wrist; Oura Ring for the finger; and Bellabeat Leaf Urban for multiple sites (it can be worn as a bracelet, necklace, or clip). Participants documented their daily PA levels and rated their satisfaction with each device's comfort, features, and motivational effect. Focus groups were also conducted to gather additional feedback and experiences within the a priori areas of comfort, features, and motivation. RESULTS: Behavioral Regulation in Exercise Questionnaire-2 scores indicated that most participants (14/15, 93%) were motivated at baseline (amotivation score: mean 0.13, SD 0.45), but on average, participants did not meet the national minimum PA guidelines according to the self-reported Physical Activity Vital Sign questionnaire (moderate to vigorous PA score: mean 144, SD 97.5 min/wk). Mean WAT wear time was 16.9 (SD 4.4) hours, 19.4 (SD 5.3) hours, and 20.4 (SD 4.7) hours for Apple Watch, Bellabeat Leaf Urban, and Oura Ring, respectively. During focus groups, participants reinforced their quantitative ratings and rankings of the WATs based on personal experiences. Participants shared a variety of both activity-related and non-activity-related features that they look for in a motivating device. When considering what the ideal WAT would be for a woman, participants suggested features of (1) comfort, (2) extended battery life, (3) durability, (4) immediate PA feedback, (5) intuitive PA sensing, and (6) programmability. CONCLUSIONS: This study is the first to specifically address women's experiences with and preferences for different types of WATs. Those who work with women should realize how they view WATs and the role they play in motivation to be active.
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 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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».