Effects of a Walking-Based Physical Activity Intervention on Health Indicators in University Students: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regular participation in some type of physical activity brings improvements in health indicators such as cardiorespiratory fitness, muscle strength, and body composition. However, despite evidence indicating health benefits, 1 in 4 adults is physically inactive, a situation that also occurs in the university population. Walking is a physical activity modality that can be easily incorporated into daily activities; therefore, using a walking-based physical activity intervention could improve some health indicators. OBJECTIVE: This protocol aims to analyze the impact of a walking-based physical activity intervention on health indicators in university students. METHODS: An intervention group (n=99) and a control group (n=99) will be randomly selected. All participants will be assessed at the beginning and end of the intervention for indicators of health, cardiorespiratory fitness, muscle strength, and body composition. The intervention group will participate in a 14-week walking program with individualized daily goals, self-monitoring, personalized feedback, and weekly educational material, while the control group will only record their steps without receiving personalized goals or feedback. RESULTS: The recruitment process will begin in March 2026. Initial assessments are scheduled to take place from March 2, 2026, to March 13, 2026. The intervention will be performed from March 16, 2026, to June 19, 2026 (14 weeks). From June 22, 2026, to July 6, 2026, the final evaluations will be performed. The final results of this study are expected to be published by October 2026. CONCLUSIONS: This protocol proposes a novel and feasible approach to overcome common barriers to physical activity in university students, with the potential for large-scale application in similar contexts. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06580769; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06580769. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/83983.
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 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 | 0,041 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,012 |
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 ».