Time-Use Sequences: A Mixed-Methods Study Exploring How, When, and Where Spatiotemporal Patterns of Everyday Routines Can Strengthen Public Health Interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavior change interventions are critical for the secondary prevention of cardiovascular disease and for reducing the risk of a repeat event or mortality. However, the effectiveness of behavior change interventions is challenged by a lack of spatiotemporal contexts, limiting our understanding of factors that influence the timing and location in which day-to-day activities occur and the maintenance of behavior change. This study explored how behavior change interventions could incorporate spatiotemporal contexts of patient activities for modifying behaviors. METHODS: A mixed-methods approach with adapted geo-ethnography techniques was used to solicit detailed descriptions of patients' day-to-day routines, including where, when, and how patients spend time. Data were gathered from patients in one cardiac intervention program in Nova Scotia, Canada, from June to September 2021. RESULTS: A total of 29 individuals (19 men and 10 women) between the ages of 45 and 81 and referred to the program after a cardiac event participated. The results show three key findings: (1) most patients exceeded the minimum guidelines of 30 min of daily physical activity but were sedentary for long periods of time, (2) patient time-use patterns are heterogenous and unique to contexts of individual space-time activity paths, and (3) time-use patterns reveal when, where, and how patients spend significant portions of time and opportunities for adapting patients' day-to-day health activities. CONCLUSIONS: This study demonstrates the potential for interventions to integrate tools for collecting and communicating spatial and temporal contexts of patient routines, such as the types of activities that characterize how patients spend significant portions of time and identification of when, where, and how to encourage health-promoting changes in routine activities. Time-use patterns provide insight for tailoring behavior change interventions so that clinic-based settings are generalizable to the contexts of where, when, and how patient routines could be adapted to mitigate cardiovascular risk factors.
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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».