Investigating the Role of the Environment on Physical Activity Interventions (the InSPACE Project): Protocol for a Pooled Secondary Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical activity (PA) interventions can increase levels of PA to help participants meet recommended levels. The impact of PA interventions may be affected by an individual's neighborhood environment, including attributes such as walkability, crime rates, or greenspace availability, but research to date has lacked the power and geographic spread to adequately assess the role of the environment. Objective: The Interventions Supporting Physical Activity and the Environment (InSPACE) study used the Automatic Context Measurement Tool (ACMT) to gather environmental measures for participants around their home address in completed lifestyle intervention trials across the United States, then pooled and harmonized demographic and device-based activity data, creating a dataset for use in assessing the moderation effect of neighborhood attributes on interventions to increase PA. Methods: PA intervention trials were recruited from across the United States, and trialists were instructed in the use of the ACMT to geocode and collect prespecified environmental measures. The InSPACE research team gathered deidentified data from trialists, including demographics, raw accelerometry data, and ACMT-generated environmental measures and harmonized data to create a pooled dataset of PA intervention trial participants. Results: As of August 2025, a total of 39 PA intervention trials have been recruited and data from 31 of these trials have been processed and harmonized, creating a current pooled dataset of 4471 participants with any harmonized data, of whom 4360 (97.5%) have linked environmental data and 2208 (49.4%) have specified (3 days of at least 8 hours per day) accelerometry data for both baseline and postintervention. Results from the primary analysis for the InSPACE project are expected to be published in late 2026. Conclusions: InSPACE will contribute to understanding the role of the environment in moderating the effect of interventions to increase PA. The protocols and processes of InSPACE can inform future projects in pooled data harmonization and analysis.
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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 | 0,117 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,025 |
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 ».