Health Behaviour Changes driven by Personalized Feedback Reports from wearables data: A HANDDS‐ONT Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable technologies combined with health feedback can influence health behaviours in older adults and individuals with neurodegenerative diseases (NDD). Despite their potential, limited research explores how health feedback from wearables affects behaviour change in these populations. This study used data from the Health in Aging, Neurodegenerative Diseases and Dementias in Ontario (HANDDS-ONT) study to examine behaviour changes following the delivery of personalized health feedback reports. Reports were co-designed with input from clinicians, community stakeholders, and individuals with NDD (Van Ooteghem et al., 2023). METHOD: Participants wore wearable devices for 7-10 days, collecting data on physical activity, sedentary behaviour, and sleep. Personalized feedback reports were generated and reviewed in a guided session. After four weeks, participants completed an online survey and interview with a research coordinator assessing feedback utility and behaviour changes. This prospective observational study included participants with at least four days of device wear and survey/interview data (n = 203; 98 controls, 105 NDD) (Table 1). Statistical analyses examined group differences (NDD/controls) and predictors of behaviour change, complemented by a thematic analysis of open-ended survey responses. RESULTS: = 0.12) or in the number of changes reported (t(200.31) = 1.283, p = 0.201, d = 0.180) (Figure 1). A key predictor of behaviour change included sharing the report with family/friends (OR = 2.258, p = 0.021). Participants who rated the report as less helpful were less likely to change behaviour (OR = -0.527, p = 0.001) (Figure 2). Thematic analysis identified subthemes of contemplating change, seeking health information, and social support in behaviour change. CONCLUSION: Personalized health feedback reports can encourage behaviour change in individuals with NDD. Perceived helpfulness and social sharing play critical roles. Findings highlight the potential of wearable technologies and tailored feedback in promoting self-management and health optimization. Future research should explore long-term behaviour change and the factors influencing sustainability over time.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».