Personalized mHealth Intervention (StepAdd) for Increasing Physical Activity in Japanese Patients With Type 2 Diabetes: Secondary Analysis of Social Cognitive Theory Measurements of a Single-Arm Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A 12-week pilot of the StepAdd mobile health (mHealth) behavior change intervention based on social cognitive theory (SCT) saw an 86.7% increase in mean daily step counts among patients with type 2 diabetes. Due to the lack of exploration of theoretical implications in mHealth intervention studies, there is a need to understand the mechanism underlying the behavioral change to inform the future design of digital therapeutics. Objective: This study aimed to examine the SCT drivers underlying the mean increase in exercise among Japanese patients with type 2 diabetes who participated in the StepAdd intervention. Methods: This is a post hoc analysis of data collected in the single-arm pilot study of the 32 patients who completed the StepAdd intervention. The StepAdd app uses self-mastery and coping strategies to increase self-efficacy and thus increase walking. Self-mastery was measured by the goal completion (GC) rate, which is the percentage of days in which patients met these adapting goals. The use of coping strategies was measured by the strategy implementation (SI) rate, which is the percentage of days in which patients applied their selected coping strategies. We assessed correlations between GC, SI, and self-efficacy to increase walking via linear regression and analyzed relationships via structural equation modeling. Results: We found statistically significant support for the SCT approach, including a correlation coefficient (ρ) of 0.649 between step increase and GC rate (P<.001); a ρ of 0.497 between the coping SI rate and self-efficacy increase (P=.004); a ρ of 0.446 between GC rate and self-mastery increase (P=.01); and a ρ of 0.355 between self-regulation increase and step increase (P=.046), giving us insight into why the behavior intervention succeeded. We also found significant correlations between self-efficacy for barriers and self-efficacy for task-specific behavior (ρ=0.358; P=.04), as well as self-regulation and self-efficacy for task-specific behavior (ρ=0.583; P<.001). However, a cross-lagged panel modeling analysis found no significant evidence that changes in self-efficacy preceded behavior changes in line with SCT. Conclusions: Self-mastery and coping strategies contributed to the walking behavior change in StepAdd, supporting the SCT model of behavior change. Future research is needed to better understand the causal pathways proposed by SCT.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».