MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4391494898 · doi:10.2196/55960

A Web-Based Physical Activity Promotion Intervention for Inactive Parent-Child Dyads: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4391494898 sur OpenAlexaffvenue
Daniel J. Phipps, Weldon T. Green, Reetta Aho, Eeva Kettunen, Stuart Biddle, Kyra Hamilton, Arto Laukkanen, Kaisa Aunola, Derwin King Chung Chan, Nelli Hankonen, Mary Hassandra, Tommi Kärkkäinen, Virpi‐Liisa Kykyri, Juho Polet, Ryan E. Rhodes, Montse C. Ruiz, Arja Sääkslahti, Jekaterina Schneider, Hanna-Mari Toivonen, Taru Lintunen, Martin S. Hagger, Keegan Knittle

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Promotion (chess)PsychologyHealth promotionRandomized controlled trialPopulationPhysical activityDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePhysical therapyPublic healthEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low levels of physical activity are associated with numerous adverse health outcomes, yet sedentary lifestyles are common among both children and adults. Physical activity levels tend to decline steeply among children aged between 8 and 12 years, even though children's behavioral patterns are largely governed by familial structures. Similarly, parents' activity levels have been generally reported as lower than those of nonparents of comparable age. For this reason, family-based physical activity promotion interventions are a potentially valuable and relatively underresearched method for mitigating physical activity declines as children develop into adolescents and for increasing physical activity in parents. OBJECTIVE: This study aims to assess the efficacy, feasibility, and acceptability of a novel theory-based web-based physical activity promotion intervention among parent-child dyads in Finland who do not meet physical activity recommendations at baseline. METHODS: Participants (target N=254) will be recruited from the general population using a panel company and advertisements on social media and randomly assigned to either an immediate intervention group or a waitlist control group. The intervention consists of 4 web-based group workshops over the course of 10 weeks, web-based tasks and resources, and a social support chat group. Data on physical activity behavior and constructs from the integrated behavior change model will be collected through self-report surveys assessing physical activity, autonomy support, autonomous motivation, attitude, subjective norm, perceived behavioral control, intention, self-monitoring, habit, and accelerometer measurements at baseline, post intervention, and 3 months post intervention. Exit interviews with participants will assess the feasibility and acceptability of the intervention procedures. RESULTS: This study will reveal whether the intervention changes leisure-time physical activity among intervention participants relative to the control group and will examine the intervention's effects on important theoretical predictors of physical activity. It will also yield data that can be used to refine intervention materials and inform further implementation. Trial recruitment commenced in September 2023, and data collection should be completed by December 2024. CONCLUSIONS: The planned intervention has potential implications for both theory and practice. Practically, the use of an entirely web-based intervention may have scalable future uses for improving physical activity in 2 key populations, while also potentially informing on the value of dyadic, family-based strategies for encouraging an active lifestyle as an alternative to strategies that target either parents or children independently. Further, by assessing change in psychological constructs alongside potential change in behavior, the intervention also allows for important tests of theory regarding which constructs are most linked to favorable behavior change outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06070038; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06070038. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/55960.

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)0,023
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,014

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetPhysical Activity and Health→Travaux en français237 207→