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Enregistrement W7005254809

Physical activity promotion in children using a novel smartphone game: a pilot randomized controlled trial

2022· dissertation· en· W7005254809 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEchinoderm biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthPsychological interventionRandomized controlled trialCompetence (human resources)Physical activityIntervention (counseling)Activity trackerSelf-determination theoryIntrinsic motivation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Regular physical activity (PA) is critical for children’s health and wellbeing. Despite the numerous health benefits, most Canadian children do not meet the Canadian PA guidelines. The emergence of the COVID-19 pandemic and social restrictions added new challenges to meeting the PA guidelines. Mobile health (mHealth) technology can be leveraged to promote PA among children. Combining gamification with mHealth interventions has the potential to further improve program effectiveness. Thus, “Draco” was developed as a virtual pet smartphone app to increase PA in children using self-determination theory as a framework to promote intrinsic motivation for PA. Objective: The primary objective is to evaluate the satisfaction and acceptability of the Draco app after four weeks. Secondary objectives include evaluating the preliminary effectiveness of the Draco app to improve average daily steps, average daily MVPA, perceived autonomy for PA, perceived competence for PA, and perceived relatedness to the app. Methods: 43 Canadian children, aged 8-14 years old, not meeting the Canadian PA guidelines of 60min of MVPA per day were randomly allocated to an intervention or control group. Participants in the control group used a step-tracking app for four weeks. Intervention participants were instructed to use the Draco app. Participants completed a baseline and follow-up questionnaire. PA outcomes were tracked using a Fitbit provided to each participant. Intrinsic PA motivation was assessed using an adapted version of the Intrinsic Motivation Inventory (IMI). Intrinsic motivation was assessed using the satisfaction subscale. Exit interviews were completed to determine app acceptability. Results: Participants demonstrated high levels of satisfaction and acceptability with the Draco app 2.83 (1.29). Intervention participants increased their average daily steps by 909 (1701). The control group increased their steps by 46 (1507). The Draco app had a small effect on promoting steps, MVPA, relatedness and small effects at increasing autonomy and competence. Conclusion: Participants demonstrated high levels of satisfaction and acceptability with the app. Participants in the intervention group showed greater increases in PA with small effect sizes. Preliminary evidence highlights the importance of tailoring game design to the users. Technical limitations impacted recruitment and user experiences. Additional development time should be taken to stabilize the app and add new game features for a definitive RCT.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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