Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Förderung des Gesundheitswissens bei Universitätsstudenten

22. März 2016 aktualisiert von: Dr. Tanja Sobko, The University of Hong Kong

Förderung des Gesundheitswissens unter Universitätsstudenten durch die Verwendung persönlicher biometrischer Informationen

Hintergrund: Die Interaktionen zwischen Menschen und tragbaren Technologien wie Aktivitätstrackern, die mit biometrischen Sensoren ausgestattet sind, können mit gesundheitsbezogenen neuen Lernkonzepten/Lehrmethoden verknüpft werden, die einen vertieften Wissenserwerb, situiertes, selbstreguliertes und aktives Lernen unterstützen. Diese personalisierten, langfristigen Interaktionen, bei denen dem Lernenden spezifische Informationen übermittelt werden, tragen dazu bei, das persönliche Verständnis in Bezug auf das Konzept und das Wissen über Gesundheit zu vertiefen, und wirken sich auf den langfristigen Gesundheitsprozess aus.

Design und Methoden: Um den Verhaltensänderungsprozess zu verstehen, wird derzeit eine multiple Fallstudie mit 35 Hochschulstudenten in Hongkong aus einem Bachelor-Studiengang, BSc Exercise and Health, durchgeführt. Jeder Student nutzt über einen Zeitraum von fünf Monaten ein tragbares Gerät (Aktivitätstracker), reflektiert wöchentlich auftauchende persönliche Daten, dokumentiert sein Denken und Handeln im ePortfolio und engagiert sich in einem Online-Forum. Die Teilnehmer geben ihre Erfahrungen mit den biometrischen Daten, Lebensstilanpassungen (z. B. mehr Schritte), besondere Situationen (z. B. Wandern, Herzfrequenzänderungen während der Aktivität) und wie diese Erfahrungen zu bestimmten Suchanfragen und Aktionen im Internet und/oder in ihrem realen sozialen Netzwerk führen. Das ePortfolio wird es den Studenten ermöglichen, ihre Fortschritte kritisch zu reflektieren, und den Forschern, jederzeit in die Fragen im Zusammenhang mit den Postings der Teilnehmer einzugreifen. EHealth Literacy wird als Indikator für den gesundheitlichen Handlungsprozess der Teilnehmer verwendet. Nachweise zur Veränderung von eHealth zu Beginn und am Ende der Intervention werden mit einem Standardfragebogen gesammelt, der eHealth auf ihrer Alphabetisierungsskala ermittelt.

Umfang: Durch die Reflexion der Informationen aus ihrem persönlichen Aktivitätstracker und deren Dokumentation in ihrem eigenen ePortfolio lernen die Schüler kontinuierlich, gesundheitsbezogene persönliche und verfügbare digitale Informationen zu analysieren, zu suchen und kritisch zu bewerten, zu organisieren, zu präsentieren und mit Gleichaltrigen zu diskutieren/ Tutor. Dies wiederum wird das kritische Denken fördern, Fragen zu gesundheitsbezogenen Themen aufwerfen, weitere Untersuchungen anregen, ihr Wissen über die persönliche Gesundheit vertiefen und einen gesünderen Lebensstil fördern.

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Einführung

Die Überbrückung der Know-Do-Lücke ist eine der wichtigsten Herausforderungen für die öffentliche Gesundheit in diesem Jahrhundert. Sie bietet auch die größte Chance zur Stärkung der Gesundheitssysteme.

Gesundheitswissen oder Bildung bezieht sich auf das Wissen und das Verständnis, das Einzelpersonen über gesundheitsbezogene Themen haben. Es ist wichtig, den Nutzen für die Gesundheit und die Ursachen von Krankheiten zu verstehen und das Ausmaß zu erkennen, in dem sie einer Gesundheitsbedrohung ausgesetzt oder gefährdet sind. Mit anderen Worten, Wissen ist ein notwendiger Bestandteil von Verhaltensänderungen.

Gesundheitswissen ist ein wichtiger, aber nicht ausreichender Faktor, um eine Verhaltensänderung hin zu einem gesünderen Lebensstil zu provozieren. Zu wissen, dass etwas gesundheitsfördernd oder gesundheitsgefährdend ist, und es als Chance oder Bedrohung wahrzunehmen, ist nicht dasselbe. Schwarzer schlägt den Health Action Process Approach vor, um die Know-Do-Lücke zu überbrücken, und unterstreicht die Bedeutung der Annahme, Initiierung und Aufrechterhaltung von Gesundheitsverhalten, das als strukturierter Prozess mit einer Motivationsphase und einer Willensphase konzipiert ist. Die vorgeschlagene Studie fördert den Erwerb und die Aufrechterhaltung von Gesundheitsverhalten wie Aktivität in Form der Anzahl der während eines Tages durchgeführten Schritte, Schlafverhalten und Überwachung der Herzfrequenz.

Der Kontext, in dem die beschriebenen Interaktionen zwischen Menschen und tragbarer Technologie stattfinden, kann mit Lernkonzepten und Unterrichtsmethoden wie Wissensaufbau, situativem, selbstgesteuertem und aktivem Lernen verknüpft werden. Beim situierten Lernen ist es wichtig, den realen Aktivitäten des täglichen Lebens einen Sinn zu geben, wobei das Lernen auch in einem informellen Umfeld stattfinden kann und Vorwissen mit neuen Kontexten verbindet. Nach neueren Forschungsergebnissen ist ein selbstregulierter Schüler ein Schüler, der metakognitiv, motivational und verhaltensmäßig in seine eigenen Lernprozesse und das Erreichen seiner eigenen Ziele eingebunden ist. Aktives Lernen bezieht sich auf jede Unterrichtsmethode, die Schüler (aktiv) in den Lernprozess einbezieht. Aktives Lernen erfordert, dass Schüler sinnvolle Lernaktivitäten durchführen und reflektieren, was sie tun. Forscher beschreiben den Aufbau von Wissen als eine Aktivität, die zur Schaffung oder Änderung von sogenanntem öffentlichem Wissen führt, Wissen, das „in der Welt“ lebt und für die Bearbeitung zur Verfügung steht.

Wearable-Technologien können auch ein Vehikel sein und als Motivator für die effektive Nutzung von IT-Tools und -Ressourcen aus dem Internet und anderen Informations- und Medienkanälen fungieren. Die Schüler lernen, mit ihren eigenen, realen Daten zu arbeiten, die über einen langen Zeitraum geliefert werden, und durch diese Erfahrungen können sie gegenüber gefundenen Informationen aus anderen Quellen kritischer werden und so Kompetenzen in Bezug auf die Verwendung digitaler Informationen entwickeln, um sie zu verbessern ihre Gesundheit. Diese Kompetenz wird als eHealth-Kompetenz bezeichnet.

eHealth-Kompetenz ist bei Studierenden im Hochschulbereich nicht gut entwickelt. Wearable-Technologien wie Armbanduhr-Tracker eröffnen eine Chance für die Entwicklung neuer Kompetenzen und insbesondere der eHealth-Kompetenz, indem sie in Echtzeit situierte persönliche Informationen liefern. Der Zugang zu diesen Daten und deren kritische Nutzung wird das Interesse des Einzelnen an Gesundheitsfragen wecken und den Einsatz interaktiver neuer Kompetenzen fördern, während er Gesundheitsinformationsressourcen ausfindig macht und sich mit ihnen beschäftigt.

Methodik:

Verfahren und Datenerhebung

Um den qualitativen Aspekt der Veränderungen in der eHealth-Kompetenz zu verstehen, werden halbstrukturierte Interviews vor und nach der Intervention mit einer Untergruppe von 35 Studenten durchgeführt.

Während eines akademischen Semesters werden 35 Studierende aus dem Studiengang „Bewegung und Gesundheit“ rekrutiert. Die Teilnehmer werden gebeten, eine Ethik-Freigabe und die Zustimmung zur Teilnahme an der Studie zu unterzeichnen, einschließlich der Erlaubnis, die Ergebnisse der Studie zu veröffentlichen, nachdem die Herkunft der gesammelten Daten anonymisiert wurde. Studierende einer Hochschule in Hongkong ab 18 Jahren. Um die Entwicklung der eHealth-Kompetenz in der Hochschulbildung in Hongkong zu verstehen, wird ein bestehendes ePortfolio-Tool verwendet. Jeder der Teilnehmer wird über einen Zeitraum von fünf Monaten (1 Semester) ein tragbares Gerät verwenden, auftauchende persönliche Daten reflektieren, sein Denken dokumentieren und mit anderen Teilnehmern (optional) in seinem ePortfolio teilen und kommunizieren. Das ePortfolio ermöglicht es den Forschern, jederzeit einzugreifen und Fragen zu den Reflexionen der Teilnehmer zu stellen. Nachweise zur Veränderung der eHealth-Kompetenz zu Beginn und am Ende der Intervention werden mit einem etablierten Fragebogen erhoben. Derselbe Fragebogen wird für die Prä- und Postintervention verwendet. Interviews und Daten aus Reflexionen und Forenbeiträgen werden analysiert und trianguliert, um aufkommende Probleme zu verstehen, die die Entwicklung der eHealth-Kompetenz beeinflussen. Nach Erstellung eines Fallberichts für jeden der Teilnehmer wird eine fallübergreifende Analyse durchgeführt.

Die Teilnehmer werden gebeten, wöchentlich über ihre Nutzung der Tracker nachzudenken. Es ermöglicht den Teilnehmern, ihre Erfahrungen mit den biometrischen Daten einzugeben, wie z. B. Relevanz unterschiedlicher Sensordaten, Anpassungen des Lebensstils (wie z. B. mehr Schlaf), besondere Situationen (z. B. Wandern, Änderungen der Herzfrequenz während der Aktivität) und wie diese Erfahrungen zu bestimmten Suchanfragen und Aktionen im Web und/oder in ihrem realen sozialen Netzwerk führen. Die Studierenden werden in der Lage sein, verschiedene Formate von Reflexionen als Text, Hyperlinks zu gesundheitsbezogenen Webseiten und Bilder zu veröffentlichen. Die Qualität der im ePortfolio-Tool gesammelten und veröffentlichten Materialien hat sich während der zuvor durchgeführten Pilotarbeiten während der Entwicklung dieses Tools nachweislich verbessert. Das erstellte ePortfolio soll eine grundlegende Plattform für eine sinnvolle und nachhaltige Interaktion zwischen den Studenten und dem Lehrer beim kontinuierlichen Aufbau von Wissen im Hinblick auf die beabsichtigten Lernergebnisse aller Grundstudiengänge bieten. Es wird erwartet, dass die Metakognition des eigenen Lernens durch wiederholte Reflexion verbessert wird. Dies wird wie zuvor vorgeschlagen bewertet. Die Schüler haben Zugriff auf alle ihre Reflexionen und können vergangene Ereignisse ihres reflektierenden ePortfolios abrufen, wie oben beschrieben.

Studiendesign und Methodik

Die vorgestellte Forschung wird eine Multi-Fall-Methodikstudie verwenden, um die Erschwinglichkeit von tragbaren Trackern zu erläutern, wie sie von den zehn Studenten, die diese Technologie verwenden, hervorgehen. Die Studie wird eine induktive, hypothesengenerierende naturalistische Untersuchung darstellen, deren Ziel es ist, ein Verständnis zu sammeln und Empfehlungen vorzuschlagen, die für den Studienkontext relevant sind. Es konzentriert sich auf das Gesamtbild, das Gesamtbild, und beginnt mit der Suche nach dem Verständnis des Ganzen. Die Forschungsergebnisse werden ein umfassendes Bild der Ereignisse in bestimmten Kontexten liefern, sodass die Leser ihre eigenen Schlussfolgerungen ziehen können. Die Stichprobengröße der vorgestellten Studie, die über 5 Monate mit einer beispielhaften Gruppe von 35 Studenten in den vier Schlüsselbereichen durchgeführt wurde, ist ausreichend groß für eine Multi-Case-Methodikstudie. Die Interviewdaten werden von einem wissenschaftlichen Mitarbeiter und dem Studienleiter erhoben. Die Erhebung der Fragebogendaten erfolgt durch die wissenschaftlichen Mitarbeiter. Die Daten des Trackers (Einzelreflexionen und biometrische Daten) werden automatisch in einer Datenbank gespeichert. Interview und Fragebogen finden an der Universität statt, 30 Minuten für jedes Interview, 20 Minuten für jeden Fragebogen (1 Stunde und 40 Minuten für jeden Teilnehmer). Auf die 35 Fälle wird ein Konsistenzverfahren angewendet, um eine Vergleichbarkeit zu ermöglichen. Die angenommene Fallstudienmethodik ist angemessen, um eine gut fundierte Reihe von Argumenten und Empfehlungen in Bezug auf den Lernprozess abzurufen, der von den 35 Schülern während der Intervention in Bezug auf eHealth-Kompetenz durchgeführt wird.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

35

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Hong Kong, Hongkong, 000
        • Rekrutierung
        • The University of Hong Kong

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter über 18 Jahre
  • Studenten

Ausschlusskriterien:

  • keiner

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: VERHÜTUNG
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: SINGLE_GROUP
  • Maskierung: KEINER

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
ANDERE: Biometrischer Tracker
Die Teilnehmer sind mit einer Armbanduhr ausgestattet. Der Aktivitätstracker misst biometrische Informationen wie Schritte, Schlafdauer und Herzfrequenz.
35 Teilnehmer tragen über einen Zeitraum von 5 Monaten Tag und Nacht einen Aktivitäts-, Schlaf- und Herzfrequenz-Tracker. Die Armbanduhr ist mit Beschleunigungsmesser, Herzfrequenzmesser mit Oximetriesensor, 3 LED-Leuchten und Vibrationsalarm ausgestattet. Der Tracker ist über Bluetooth mit einer Smartphone-App verbunden, die die Messwerte anzeigt und verschiedene Statistiken zu Schrittzahl, Schlafdauer und Herzfrequenz über Tage, Wochen und Monate anzeigen lässt.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Niveau der körperlichen Aktivität
Zeitfenster: 5 Monate
Anzahl der vom Aktivitätstracker aufgezeichneten Schritte
5 Monate
leichte Schlaflänge
Zeitfenster: 5 Monate
Tägliche Dauer des leichten Schlafs in Stunden
5 Monate
Tiefschlaflänge
Zeitfenster: 5 Monate
- Tägliche Tiefschlafdauer in Stunden
5 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Menge der eHealth-Kompetenz
Zeitfenster: 5 Monate
validierter Fragebogen vor und nach der Intervention
5 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

  • Bonwell, C.& J. A. Eison,J. (1991). Active Learning: Creating Excitement in the Classroom. ASHEERIC Higher Education Report No. 1. George Washington University.
  • Brown, J., Collins, A, Dugid, P. (1998). Situated cognition and the culture of learning. Educational Researcher.18:32-42.
  • Creswell, W.J. (1998). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five traditions. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  • Flyvbjerg, B (2006). Five misunderstandings about case-study research. Qualitative Inquiry 12(2): 219-45.
  • Janesick, V.J. (2000). The choreography of qualitative research design. In N.K. Denzin & Y.S. Lincoln (Eds.), Handbook of qualitative research (2nd ed., pp. 379-399). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
  • Savolainen, J. (1994). The rationality of drawing big conclusions based on small samples. Social Forces 72: 1217-24.
  • Scardamalia, M. & Bereiter, C. (2003). Knowledge Building. In Encyclopedia of Education. (2nd ed., pp. 1370-1373). New York: Macmillan Reference, USA.
  • Schwarzer, R. (2008). Modeling health behavior change: How to predict and modify the adoption and maintenance of health behaviors. Applied Psychology: An International Review, 57(1), 1-29.
  • Small, M. (2009). How many cases do I need? On science and the logic of case selection in field-based research. Ethnography 10(1): 5-38.
  • Stake, R. (2003). Case studies. In N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.), Strategies of qualitative inquiry (2nd Ed., pp. 134-164). Thousand Oaks, CA: Sage.
  • Stellefson M, Hanik B, Chaney B, Chaney D, Tennant B, Chavarria EA. eHealth literacy among college students: a systematic review with implications for eHealth education. J Med Internet Res. 2011 Dec 1;13(4):e102. doi: 10.2196/jmir.1703.
  • Yin, R.K. (1989). Case study research: design and methods. Newbury Park, CA: Sage.
  • WHO (2006). Bridging the "Know-Do" Gap Meeting on Knowledge Translation in Global Health. Organized by the Departments of: Knowledge Management and Sharing (KMS) Research Policy and Cooperation (RPC). http://www.who.int/kms/WHO_EIP_KMS_2006_2.pdf .
  • Zimmerman, B., & Schunk, D. (2001). Self-regulated learning and academic achievement: Theoretical perspectives. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn

1. März 2016

Primärer Abschluss (ERWARTET)

1. Juli 2016

Studienabschluss (ERWARTET)

1. Dezember 2016

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

11. März 2016

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

22. März 2016

Zuerst gepostet (SCHÄTZEN)

23. März 2016

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (SCHÄTZEN)

23. März 2016

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

22. März 2016

Zuletzt verifiziert

1. März 2016

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • AT-2016

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Abonnieren