A Smartphone App (WExercise) to Promote Physical Activity Among Cancer Survivors: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer survivors face unique health challenges that may be addressed through physical activity (PA) interventions. Technology-based tools provide innovative, resource-efficient alternatives to traditional approaches, delivering PA interventions. Objective: This study aimed to examine the effectiveness of a smartphone app (WExercise) in promoting PA among cancer survivors. Methods: This study was an assessor-blind, 2-arm randomized controlled trial. The intervention group used WExercise, which consisted of automated weekly lessons developed based on the multi-process action control (M-PAC) framework. The control group received written PA recommendations. Ninety-eight physically inactive cancer survivors who had completed curative treatment were recruited from an oncology clinic and the community. Outcomes included exercise behavior (primary), exercise capacity, quality of life, and M-PAC constructs. Results: The majority (81/98, 82.7%) of participants remained in the study. The proportion of participants completing at least 75% of lessons was 69.44%. For exercise behavior, mixed findings were identified: the intervention group had a significantly greater increase in self-reported moderate-to-vigorous PA compared to the control group at postintervention (mean difference in change 89.02 minutes, 95% CI 34.87-143.16) and 3 months postintervention (mean difference in change 49.37 minutes, 95% CI 8.63-90.10; group × time interaction; P=.003), while no significant effect on ActiGraph-measured moderate-to-vigorous PA was observed at postintervention (mean difference in change -8.54 minutes, 95% CI -36.19 to 19.11) and 3 months postintervention (mean difference in change 2.56 minutes, 95% CI -27.29 to 32.41; group × time interaction; P=.74). WExercise was also effective in increasing cancer survivors' exercise capacity but not their quality of life or M-PAC constructs. Conclusions: WExercise demonstrated a significant effect on increasing self-reported PA, but this was not corroborated with ActiGraph-measured PA. The application may be a useful addition for clinicians aiming to promote physical activity in people with cancer.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».