MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417408589 · doi:10.2196/63123

Use of the ME-BYO Index, a Mobile Health App, During an Online Strength Training Program in Adults: Fidelity, Feasibility, and Acceptability Study

2025· article· en· W4417408589 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshinobu Saito, Naoki Kikuchi, Kaname Watanabe, Sho Nakamura, Hiroto Narimatsu

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Training (meteorology)Strength trainingProgram evaluationmHealth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although various apps have been developed to support health behaviors, they are mostly commercial, possibly limiting the number of users. The ME-BYO index was developed by Kanagawa Prefecture in 2019 to comprehensively and numerically measure and visualize an individual's current health status and future disease risk by quantifying data. The ME-BYO index is free of charge, so it can be made available to as many prefectural residents as possible for health promotion. Effective online strength training programs are being developed that, when combined with ME-BYO index measurements, will help with both exercise habits and health management. Objective: In this study, we aimed to validate the fidelity, feasibility, and acceptability of self-measurement using the ME-BYO index during the implementation of an online strength training program. Methods: Participants were 23 adults aged 40 years or older who did not regularly perform muscle strengthening exercises. The strength training program was performed twice a week for 8 weeks (16 sessions in total), and the ME-BYO index was explained to the participants so that they could self-measure the ME-BYO index with a smartphone on the day of the strength training program, before its implementation. The ME-BYO index during the study period was continuously collected from the app, and the ME-BYO index adherence rate was calculated. Questionnaires were used to assess the feasibility (difficulty of measurement and motivation to improve lifestyle) and acceptability (intention to maintain measurement and appropriate frequency of measurement) of implementing and continuing the ME-BYO index measurements. Changes in the ME-BYO index between the first and second halves of the program period, examination of items strongly related to changes in the ME-BYO index, and a comparison of physical fitness and health outcomes before and after the program period were conducted. Results: The mean ME-BYO index adherence rate during the strength training program was 89.4% (SD 17%). Regarding acceptability, the participants were highly motivated to continue measuring the ME-BYO index (77%), and the appropriate frequency of measurement was once a week and twice a week (31% and 31%, respectively). Panel data analysis of the self-measured ME-BYO index showed no significant change in the ME-BYO index score; however, it increased to a higher score. Examination of the items that increased the overall score indicated that systolic blood pressure, mental resilience, and Mini-Cog scores were the relevant factors. The pre- and postprogram measurements showed no significant changes in items other than physical fitness. Conclusions: The fidelity, feasibility, and acceptability of measuring the ME-BYO index during a regular online strength training program were high, suggesting that self-measurement of the ME-BYO index could be used to implement and maintain healthy behaviors. These findings suggest that the ME-BYO index can be recommended as a basic health app.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Human FactorsMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207