A Sustainable mHealth Intervention to Promote Physical Activity for Healthy Aging: A Pilot Study of the “Every Walk You Take” Citizen Science Initiative
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the Every Walk You Take initiative was to co-design and test, in a pilot study, a sustainable mHealth intervention prototype (mobile app) to promote physical activity. This prototype would help to identify the barriers to and facilitators of active living in individuals older than 55 years. A prototype of the intervention was co-designed by a community of stakeholders in Barcelona who were familiar with the social and economic burden of aging in high-income societies. The app’s functionalities included recommendations for healthy routes in the city (parks, pedestrian lanes, and streets) according to environmental variables (air quality and climate) and personal preferences (route difficulty, distance, and geolocation), and ecological momentary assessments (pictures and voice notes) were collected to identify the barriers to and facilitators of performing these routes. To test the app, a pilot study was conducted over two 7-day cycles with citizen scientists recruited at the life-long learning centers of two deprived neighborhoods in Barcelona. A total of 21 citizen scientists (mean age = 67 (standard deviation = 7)), 86% of them female, collected 112 comments and 48 pictures describing their perceived barriers to and facilitators of active living. Every Walk You Take is a new, validated, and sustainable mHealth intervention that is directly involved in health promotion, as it empowers the citizens of Barcelona to play an active role in their own healthcare. This intervention has the potential to be implemented in different cities around the world to collect information on the community determinants of health and health assets.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».