Engagement of African American Women With Fitness Trackers and Mobile Technology for Shared Physical Activity Goals: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: While there is growing evidence demonstrating the usefulness of integrating social features within mobile health approaches, little research has explored how African American women use mobile platforms to facilitate physical activity within the context of a group-based physical activity intervention. Objective: The primary aim of this study was to qualitatively describe how African American women used private group messaging boards on the Fitbit mobile app (eg, the type of social and motivational strategies) during a 10-week group-based physical activity intervention. The secondary aim of this study was to quantitatively test whether greater engagement on the Fitbit mobile app (number of posts per week) was associated with greater daily physical activity (ie, steps and total minutes of physical activity) across 10 weeks. Methods: Data were collected from 54 African American women who participated in the Together Everyone Achieves More Physical Activity trial (mean age 51.57, SD 13.89 y). Participants completed weekly in-person group sessions, set group-based weekly physical activity goals, and used the Fitbit mobile app for ongoing group communication and support, including posting in a private group. This study used a QUAN-qual mixed methods design to describe how participants used the private group messaging boards on the Fitbit mobile app and to evaluate whether engagement on the Fitbit app was associated with greater physical activity (ie, steps and total minutes of physical activity) across the 10-week intervention. Results: The mean number of posts per week ranged from 1.79 (SD 2.95) in week 1 to 1.11 (SD 2.49) in week 10, with a maximum of 5.06 (SD 7.62) posts in week 5. A thematic content analysis revealed that the private groups reflected numerous topics, including motivational strategies, cognitive strategies, group strategies, informal positive communication, and sharing pictures. The quantitative analyses revealed that participants who posted at least once per week engaged in more steps (P=.006) and total minutes of physical activity (P=.02). Conclusions: Participants engaged in ongoing social support, positive communication, and vicarious learning through the Fitbit app, suggesting several important directions for future research, including potential interpersonal mechanisms and best practices for enhancing social support and physical activity among African American women.
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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».