Everyday Digital Support to Promote Health and Literacy Among Older Adults: 14-Week Randomized Digital Pilot Trial by Engagement Level
Notice bibliographique
Résumé
Background: While digital health solutions are becoming increasingly sophisticated, simple forms of everyday digital support may offer underexplored opportunities to promote health among older adults. However, evidence remains scarce on whether such teleassistance-based approaches can effectively enhance health literacy and daily self-care, particularly among populations facing socioeconomic and educational disparities. Objective: This study examined whether a 14-week mobile teleassistance intervention could support daily health promotion and improve health literacy and quality of life among older adults, and whether different levels of user engagement were associated with differences in outcomes. Methods: This randomized digital pilot study involved 21 older adults (aged ≥60 years) from Ribeirão Preto, Brazil. All participants were assigned to the intervention arm and subsequently categorized into high-engagement (n=11) and low-engagement (n=10) subgroups according to platform-use metrics. The intervention combined weekly teleconsultations, gamified educational quizzes, and guided health-related activities delivered through a mobile app. Outcomes included health literacy (Health Literacy Questionnaire), quality of life (36-Item Short-Form Health Survey), physical activity, and sedentary behavior, assessed at baseline and postintervention. Analyses appropriate for small samples were applied, including frequentist and Bayesian models. Results: Participants in the high-engagement subgroup showed greater improvements in health literacy compared with those in the low-engagement subgroup (mean change +9.5 vs +9.1 points; time × group: P<.001; Bayes Factors [BF₁₀]=15). Significant interactions also favored higher engagement for selected quality-of-life domains: vitality (P≤.001), functional capacity (P=.02), and general health (P=.02). A group effect was observed for the mental component (P<.001). Physical activity (F2,38=0.95; P=.39; BF_incl=0.68) and sedentary behavior (F1,19=1.12; P=.32; BF_incl=0.53) did not differ significantly between subgroups. Engagement analytics confirmed higher overall platform use in the high-engagement subgroup (mean 6483.8, SD 807.0 vs mean 3345.3, SD 742.7; t19=6.238; P<.001; d=2.73) and more weekly health-activity minutes (mean 5124.3, SD 757.9 vs mean 3120.7, SD 704.3; t19=6.256; P<.001; d=2.73). Conclusions: This 14-week randomized digital pilot trial suggests that everyday digital teleassistance may enhance health literacy and specific quality-of-life domains among older adults when engagement is high. However, such support alone appears insufficient to modify physical activity or sedentary behavior in the short term. Larger and longer trials are needed to assess sustainability, scalability, and strategies to address structural inequalities in digital health adoption.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».