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Enregistrement W4389212013 · doi:10.2196/48668

Attitudes, Barriers, and Motivators Toward Daily Walking and a Mobile App to Increase Walking Among Women: Web-Based Anonymous Survey

2023· article· en· W4389212013 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine Jones, Shikha Chandarana, Amita Vyas, Melissa A. Napolitano

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMilken Institute School of Public Health, George Washington UniversityGeorge Washington University
Mots-clésMobile appsWeb surveySmartphone appPsychologyInternet privacyApplied psychologyGerontologyComputer scienceWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are disparities in the prevalence of physical activity (PA) with women engaging in less PA than men, a gap which widens during midlife. Walking is a generally accepted form of PA among women and should be encouraged. Motivations, barriers, and attitudes to engaging in walking change with age, but the influencing factors are not well understood nor are the features of mobile apps that facilitate daily walking. OBJECTIVE: This study explores the relationship between age and women's self-reported motivations, barriers, attitudes, and beliefs toward daily walking. It further assesses attitudes toward features of a mobile app designed to sync with a wearable step tracker to increase and maintain levels of daily walking among women. METHODS: A web-based anonymous survey was completed by 400 women, aged 21-75 years. The 31-item survey captured women's perceived barriers and motivators toward daily walking and attitudes toward mobile apps to support and maintain daily walking. For analysis, responses to the survey were grouped into 2 categories of women: ages 21-49 years and ages 50-75 years. Bivariate analyses were conducted through SPSS (IBM Corp) for each of the survey questions using chi-square for dichotomous variables and 1-tailed t tests for scales and continuous variables to identify significant differences between the groups. One-tailed t tests were run for scaled variables to identify significant differences between the 10-year age increments. RESULTS: Significant barriers to daily walking were observed in the 21-49-year group for personal and work responsibilities, motivational and psychosocial factors, and physical and environmental factors. Motivators to walk daily in the 21- 49-year group were significantly higher to reduce stress and anxiety, and motivators to walk daily in the 50-75-year group were significantly higher to help manage or lose weight and to reduce the risk of chronic illness. Women's walking preferences, beliefs around their walking behaviors, and their perceived importance of the features of a future mobile app for walking designed specifically for women showed significant variation according to age. When asked about the importance of features for a mobile app, women aged 21-49 years indicated a significantly higher number of positive responses for the following features: digital community support, rewards or point system, and seeing a daily or weekly or monthly progress chart. CONCLUSIONS: Our findings indicate that barriers, motivators, and beliefs around daily walking and the importance of preferred features of a mobile app vary according to women's ages. Messaging and app features should be tailored to different age groups of women. These study results can be viewed as a foundation for future research and development of mobile health interventions to effectively increase daily walking among women of all ages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations4
Publié2023
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Résumé présentoui

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