Investigating Changes in the Brain After Using a Wearable Healthy Lifestyle Intervention: A Mixed-Methods Protocol (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Wearable technologies, such as the Apple Watch, are rapidly transforming the healthcare landscape by enabling the tracking of real-time physiological and behavioral data used in healthy lifestyle interventions. Despite their widespread adoption in the consumer market, scientific validation of their impact on the brain remains limited, and factors influencing adherence and effects on cognition are not fully understood. This gap is critical as consumers, healthcare providers, and researchers depend on this data to unlock the potential of wearables for cognitive support. OBJECTIVE In this study, we aim to assess the cognitive and behavioral effect of a commercially available wearable technology, the Apple Watch, on the brain, while exploring user experience (UX) factors influencing adherence, engagement, and acceptability of wearable healthy lifestyle interventions. Our goal is to provide comprehensive guidelines to evaluate the effect of wearable technologies on the brain, which could potentially shape the future of brain health interventions. METHODS Healthy adults aged 18-40 with a sedentary lifestyle (n=72) will be recruited in the Vancouver Metropolitan Area, BC, Canada. Participants will be randomized into an intervention group following a healthy lifestyle intervention using an Apple Watch or a control group following standard physical activity guidelines without an Apple Watch over a period of four weeks. We will employ a convergent parallel mixed methods design to investigate three constructs of a wearable healthy lifestyle intervention: effectiveness, engagement, and acceptability. This design integrates pre-, during, and post-intervention assessments combining quantitative and qualitative approaches. Effectiveness will be evaluated with quantitative assessments including perceived health (SF-36), behavioral performance (Go/No-Go task) and cognitive activity (EEG-based ERPs and resting-state activity). Engagement and acceptability will be assessed using questionnaires (goals completion and System Usability Scale, respectively). Qualitative assessments will include weekly check-ins and semi-structured interviews to capture UX factors influencing the acceptability of the intervention. Secondary outcomes include descriptions of possible interactions between the three constructs. RESULTS The study received funding by the AGE-WELL Network Centres of Excellence (April 2020–March 2023) and the Pacific Economic Development Agency of Canada (April 2022–March 2025) and was approved by Simon Fraser University’s Research Ethics Board. Enrollment for the study is ongoing. The data collected from participants who have successfully completed the intervention is currently being processed and analyzed. The first results are expected to be published by the end of 2025. CONCLUSIONS This study outlines a foundational framework for evaluating the effect of wearable health interventions on the brain. Further, we hope our mixed methods approach will inform the design and development of effective, engaging, and friendly wearable brain health technologies.
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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 | 0,023 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,008 |
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 ».