Just-in-Time Adaptive Intervention to Promote Walking Behavior and Reduce Stationary Time in Physically Inactive Adults: Protocol for the Walking With JITAIs Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A Just-in-Time Adaptive Intervention (JITAI) recognizes the dynamic nature of individuals' states and contexts, predicts support needs, and sends tailored support at more opportune, actionable times. OBJECTIVE: This paper outlines the application architecture and protocol for the pilot "Walking With Just-in-Time Adaptive Interventions" (WWJ) study, which uses a JITAI approach to improve walking behavior-duration, speed, and distance-and reduce stationary time, defined as idle sitting or standing. METHODS: This study targets 20 adults who are physically inactive and leverages the Apple Watch to deliver fully automated tailored intervention notifications to "walk faster," "walk longer," or "stand up and move around" based on real-time data and contextual factors, including time-of-day activity patterns, geographic locations (eg, home, work, park, and gymnasium), weather conditions (eg, precipitation, wind speed, and humidity), and receptiveness. The protocol involves a preintervention assessment of demographics, behavior change constructs, anthropometrics, and resting vital signs; a 2-week observation period to establish walking behavior and stationary time baselines; a 2-week just-in-time learning period to evaluate receptiveness to untailored prompts at all applicable times; the 2-week JITAI intervention phase; and a postintervention assessment. Feasibility will be evaluated through protocol fidelity, participant adherence, Apple Watch wear-time compliance, user burden, acceptability ratings, and perceptions of benefits and preferences. RESULTS: The WWJ architecture development began in spring 2021 and concluded in fall 2022. Participant recruitment and enrollment began in fall 2022. A total of 18 participants were recruited. Upon completion of the analyses, the results of this study are expected to be submitted for publication. CONCLUSIONS: Distinctively, the WWJ just-in-time learning period aims to train the learner based on user receptiveness within contexts by sending interventions whenever a participant meets the predetermined thresholds regardless of the likelihood that the user will be receptive to the notification to prune out nonopportune or "nonactionable" times. This approach may allow for greater customization during the JITAI period. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/79022.
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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 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 ».