Moderators of a mHealth Intervention for Adolescent Physical Activity: Intervention Refinement Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: An adaptive text messaging intervention to promote adolescent physical activity has demonstrated feasibility, acceptability, and preliminary efficacy in a recent proof-of-concept study. To inform future intervention development, a secondary analysis of the data examined how physical activity is influenced by mood, environment, and physical feelings of energy and fatigue. Objective: This study aims to understand how both macro- and microtemporal variables (eg, psychological and environmental variables at both levels) influence the efficacy of a brief mobile health intervention (ie, NUDGE) for physical activity. Methods: Using a matched control design, we evaluated the effect of daily positive and negative affect, perceptions of the weather, energy, and fatigue as moderators of the effect of the intervention on 21 intervention participants and 21 matched controls. Results: Consistent with study hypotheses, macrotemporal (levels of the variable on a 3-week timescale) moderators of intervention effectiveness were observed for positive affect (P<.001), negative affect (P=.03), energy (P<.001), fatigue (P<.001), and perceived weather barriers (P<.001) for moderate-to-vigorous physical activity. These effects were observed more consistently for moderate-to-vigorous physical activity than for sedentary behavior, which was only significant for energy (P<.001). No effects for microtemporal variables (at the day level) were observed. Conclusions: There appears to be an optimization opportunity for mobile health physical activity interventions that can be achieved by personalizing intervention features and content based on approximately monthly assessments of affect, physical feeling states, and perceived weather barriers.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».