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Enregistrement W4415714941 · doi:10.1101/2025.10.28.25339013

Multi-Centre Randomised Controlled Feasibility Testing of a Physical Activity Micropattern Intervention Among Socioeconomically Diverse Women

2025· preprint· W4415714941 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Koemel, Maria Bissett, Gemma C. Ryde, Matthew Ahmadi, Kristina Atsiaris, Armando Teixeira-Pinto, Sam Liu, Carol Maher, Kar Hau Chong, Adrian Bauman, Mouna Sawan, Cecilie Thøgersen‐Ntoumani, Cindy M. Gray, Jason M. R. Gill, Emmanuel Stamatakis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of Glasgow
Mots-clésSocioeconomic statusPhysical activityPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialWearable computerSmartphone application

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Most physical activity interventions adopt a one-size-fits-all approach, often developed and tested in higher socioeconomic groups, with little consideration of barriers experienced by women from lower socioeconomic backgrounds. Micropatterns, defined as brief bursts of moderate-to-vigorous incidental physical activity lasting under three minutes, represent a form of everyday movement that requires minimal time, equipment, or planning, making them a promising target for intervention. This randomized controlled study evaluated the feasibility, acceptability and potential effectiveness of a co-designed wearable-based micropatterns intervention aimed at increasing moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) among socioeconomically diverse women. Methods A multi-centre, single-blinded, 6-week randomised controlled feasibility study was conducted among women from Sydney, Australia and Glasgow, UK aged ≥30 years who self-reported no leisure time physical activity and could comfortably participate in activities of daily living. To ensure socioeconomic diversity, we used quota-based recruitment with area-level and individual-level indicators of socioeconomic status. Participants were randomised to one of three intervention arms; 1) Smartphone application only (APP); 2) smartphone application combined with a wearable device (Fitbit Inspire 3; W-APP); and 3) smartphone application and wearable device, supplemented by a social community component that included two in-person workshops and online forums (W-APP-C). Feasibility was assessed as completion rates of the study and follow-up surveys were conducted to assess the acceptability of the intervention. Wrist-worn accelerometry was collected at pre- and post-intervention to assess the potential effectiveness of the intervention. Results Forty-three participants (mean age (SD); 54.8 (10.7) years) were recruited across both sites (APP n = 13; W-APP n = 17; W-APP-C n = 13). When taking into consideration individual-level indicators of socioeconomic status including income, number of dependents, and educational attainment, there was diverse representation across low (20.9%), medium (48.8%), and high (30.2%) socioeconomic groups. Completion of the 6-week intervention was high across both intervention sites and all three trial arms (86%). Qualitative feedback from both trial sites indicated high satisfaction, the majority of the participants thought the intervention was enjoyable (97.9%), user-friendly (69.9%), the wearable technology increased motivation to do activity (87.5%), and the community workshops were beneficial (75%). Across all participants, there was an average daily increase of 9.8 (27.8) min/day MVPA following the intervention. The greatest increase in MVPA was observed in the W-APP-C group (15.5 (23.1) min/day), followed by the APP group (11.4 (25.5) min/day), and the W-APP group 2.6 (32.1) min/day. Conclusions This multi-centre randomised controlled feasibility trial highlights the feasibility and acceptability of a wearable-based micropattern intervention in women from socioeconomically and culturally diverse backgrounds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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