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Enregistrement W4402155825 · doi:10.2196/60171

Design of a Temporally Augmented Text Messaging Bot to Improve Adolescents’ Physical Activity and Engagement: Proof-of-Concept Study

2024· article· en· W4402155825 sur OpenAlexvenueno aff
Adrian Ortega, Christopher C. Cushing

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthSociety of Pediatric Psychology
Mots-clésProof of conceptText messagingHuman–computer interactionComputer sciencePhysical activityAugmented realityPsychologyWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital interventions hold promise for improving physical activity in adolescents. However, a lack of empirical decision points (eg, timing of intervention prompts) is an evidence gap in the optimization of digital physical activity interventions. OBJECTIVE: The study examined the feasibility and acceptability, as well as the technical and functional reliability, of and participant engagement with a digital intervention that aligned its decision points to occur during times when adolescents typically exercise. This study also explored the impact of the intervention on adolescents' moderate to vigorous physical activity (MVPA) levels. Consistent with the Obesity-Related Behavioral Interventions Trials (ORBIT) model, the primary goal of the study was to identify opportunities to refine the intervention for preparation for future trials. METHODS: Ten adolescents completed a 7-day baseline monitoring period and Temporally Augmented Goal Setting (TAGS), a 20-day digital physical activity intervention that included a midday self-monitoring message that occurred when adolescents typically start to exercise (3 PM). Participants wore an accelerometer to measure their MVPA during the intervention. Participants completed questionnaires about the acceptability of the platform. Rates of recruitment and attrition (feasibility), user and technological errors (reliability), and engagement (average number of text message responses to the midday self-monitoring message) were calculated. The investigation team performed multilevel models to explore the effect of TAGS on MVPA levels from preintervention to intervention. In addition, as exploratory analyses, participants were matched to adolescents who previously completed a similar intervention, Network Underwritten Dynamic Goals Engine (NUDGE), without the midday self-monitoring message, to explore differences in MVPA between interventions. RESULTS: The TAGS intervention was mostly feasible, acceptable, and technically and functionally reliable. Adolescents showed adequate levels of engagement. Preintervention to intervention changes in MVPA were small (approximately a 2-minute change). Exploratory analyses revealed no greater benefit of TAGS on MVPA compared with NUDGE. CONCLUSIONS: TAGS shows promise for future trials with additional refinements given its feasibility, acceptability, technical and functional reliability, participants' rates of engagement, and the relative MVPA improvements. Opportunities to strengthen TAGS include reducing the burden of wearing devices and incorporating of other strategies at the 3 PM decision point. Further optimization of TAGS will inform the design of a Just-in-Time Adaptive Intervention for adolescent physical activity and prepare the intervention for more rigorous testing.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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