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Enregistrement W4416246183 · doi:10.2196/67136

Effectiveness of Smartphone-Based Dyadic Interventions to Increase Physical Activity in Romantic Couples: Microrandomized Trial

2025· article· en· W4416246183 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Stefan Höhener, Robert Tobias, Jon Allen, Pascal Küng, Urte Scholz

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityPsychological interventionRandomized controlled trialmHealthBaseline (sea)Intervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social exchange processes, such as social support and social control, can promote health behavior change. However, these processes are often neglected when studying health behavior change and designing interventions. Intervening on these social exchange processes using dyadic interventions may provide a promising approach to promote health behaviors. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the effects of dyadic interventions to increase moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) in romantic couples. Furthermore, we explored how the target, type, and timing of the interventions affect their effectiveness. METHODS: In total, 38 romantic couples (mean age 34.01, SD 11.03 y) were recruited through online advertisements and participated in a smartphone-based microrandomized trial over 55 days consisting of control and intervention phases. The fully automated dyadic interventions included a one-time psychoeducation intervention, weekly dyadic and collaborative planning, and dyadic just-in-time adaptive interventions (JITAIs). MVPA was measured through daily diaries and wrist-worn accelerometers. We used multilevel modeling to estimate the effect of the intervention phase and weighted and centered estimation for microrandomized trials to estimate the treatment effects of dyadic and collaborative planning, as well as the dyadic JITAIs. RESULTS: =2.13; P=.01) MVPA during the intervention phase compared with the control phase. Dyadic and collaborative planning did not increase device-based (b=6.31, SE=5.18; P=.12) but only self-reported (b=14.25, SE=5.16; P=.005) MVPA. However, the effects of the 2 kinds of planning on self-reported MVPA disappeared when additional covariates were included (b=0.14, SE=3.32; P=.48). Furthermore, the dyadic JITAIs targeting both the actor and the partner increased device-based (actor: b=11.17, SE=3.18; P<.001; partner: b=7.23, SE=3.60; P=.03) and self-reported (actor: b=17.34, SE=3.65; P<.001; partner: b=11.82, SE=4.10; P<.001) MVPA. However, the effects of the dyadic JITAIs targeting the actor disappeared for self-reported MVPA (b=2.20, SE=3.22; P=0.25) when additional covariates were included. Exploratory analyses revealed that different types and timings of dyadic JITAIs were differentially effective. CONCLUSIONS: This study demonstrated the promising effects of dyadic interventions to promote MVPA and highlighted the importance of the target, type, and timing of the interventions. Further research should investigate the mechanisms underlying the effects of dyadic interventions on health behaviors. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN registry ISRCTN15673058; https://www.isrctn.com/ISRCTN15673058.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,415 · 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

Citations0
Publié2025
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