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Enregistrement W4417076172 · doi:10.2196/79360

Mobile-Based Ecological Momentary Intervention for Improving Physical Activity in Adults Without Regular Physical Activity: Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4417076172 sur OpenAlexvenueno aff
Takeyuki Oba, Chihiro Moriishi, Keisuke Takano, Kentaro Katahira, Kenta Kimura

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialIntervention (counseling)Physical activityPilot trialScope (computer science)Behaviour change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The ecological momentary intervention (EMI) is one of the most promising digital-primarily mobile-interventions to enhance physical activity (PA) and other health behaviors. It is a combination of ecological momentary assessment (EMA), in which participants are prompted to indicate their momentary states and ongoing behaviors in daily life, and the just-in-time delivery of interventions tailored to the EMA responses. The EMI has typically been implemented in message-based interventions (eg, activity recommendations tailored to users' physical locations), but its efficacy and feasibility have not been sufficiently established because of the variability in design and implementation. Objective: This pilot, two-arm, parallel-group randomized controlled trial aimed to be an exemplar of EMI for improving PA and establishing efficacy and feasibility among adults without a habit of PA. Methods: A total of 40 participants (23 women; mean age 45.40, SD 10.50 years) were recruited from among community dwellers in northeast Japan and randomly allocated to the EMI or control group. Each participant wore an activity tracker to monitor their daily step count and heart rate (HR) for 4 weeks (fully automated). Simultaneously, they responded to EMA questions about the current weather, location, and social context 3 times during the daytime and an additional evening question about motivations for PA each day. Only the EMI group received messages tailored to their responses to EMA, recommending more active alternative behaviors suited to EMA-reported contexts. Results: Participants wore a Fitbit device for 90.3% (21.66/24 hours per day) of the study period (mean 90.3, SD 10.0), and no dropouts were observed. The EMI group showed no significant improvement in the self-reported amount of PA (P=.44), step count (P=.24), or motivation for PA (from P=.11 to P=.91) compared with the control group. However, the EMI group showed a significantly larger increase in the minutes of 40% HR reserve, a measure of moderate or high intensity of PA (mean 16.03, 95% CI 3.76-28.29; Cohen d=0.20-0.41; P=.02 for the follow-up weeks). The intervention was rated as marginally useful and satisfactory, and approximately half of the participants expressed a willingness to continue the intervention. The timing of the EMA prompting was considered inappropriate. Conclusions: These findings suggest that the EMI with messages tailored to EMA-reported contexts was not effective in increasing the amount or motivation for PA but may increase the intensity as assessed by the HR. The intervention aimed to help individuals implement small but slightly more active behaviors in their daily routine, which may not accompany prominent body movements but may be reflected in the increased HR. Marginal feasibility indicates that the intervention has sufficient scope for improvement, particularly in terms of prompt timing.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,392 · 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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