Exploring Breast Cancer Survivors’ Preferences for Messaging-Based Mobile Health Interventions Targeting Sleep and Physical Activity: Insights from Focus Groups and Individual Interviews (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep disturbances and low physical activity are common among breast cancer (BC) survivors and are associated with increased morbidity and mortality. Given the increased access to technological devices and the growing popularity of SMS text messaging-based mobile health interventions, these tools have the potential to both address sleep disturbances and promote physical activity in a scalable and cost-effective way. To understand and make effective use of these tools, it is important to consider the preferences of BC survivors with sleep disturbances, including how SMS text messaging-based mobile health interventions could deliver interventions involving physical activity and sleep hygiene. Objective: The objective of this study was to explore the perspectives and preferences of BC survivors regarding text messaging-based mobile interventions targeting sleep and physical activity. Methods: Three focus groups (n=13 participants) and 3 individual interviews (n=3) were conducted from May 2020 to March 2021 with 16 BC survivors (mean age=59.3, SD 8.9 y) currently experiencing sleep disturbances. The interview questions focused on their experiences with poor sleep and preferences for text messaging-based mobile health interventions. Thematic analysis was applied to the deidentified transcriptions of audio recordings. Results: Three themes were identified: (1) attitudes toward health interventions delivered through text messaging, (2) specific user needs, and (3) technology usage habits and preferences. Most participants reported a positive attitude toward the possibility of using technology to help improve their sleep and increase their physical activity. Most expressed a high level of acceptance toward some technologies, such as text messaging and mobile apps, but not others, such as voice interactions. In terms of desired features, reminders and accountability features, such as meeting physical activity goals, were mentioned most frequently. In addition, incorporating bedtime and relaxation exercise reminders was thought to be helpful. Regarding time and frequency, a daily reminder scheduled for 1 hour before bedtime was found to be acceptable. Conclusions: The insights have been used to guide the development of a messaging-based mobile health intervention for improving sleep and physical activity in BC survivors. Future research will focus on delivering an intervention addressing these health behaviors and assessing its acceptability and effectiveness.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».