Detección de actividad física para evaluar y monitorear un programa de cuidados posteriores de rutina (SensE-M) (SensE-M)

Hipótesis principal (hipótesis 1: integración efectiva): los investigadores plantean la hipótesis de que la integración efectiva de Fitbit en el programa para medir los objetivos de actividad ayudará a los participantes del programa a alcanzar sus objetivos de actividad diarios, en particular, una vez que hayan regresado a casa. Un requisito previo para la integración efectiva de Fitbit en la vida diaria de las personas será la definición de objetivos de actividad que se puedan medir y rastrear convenientemente con Fitbit.

Plan de análisis: La estrategia de análisis dependerá del tamaño final de la muestra. Usando un enfoque descriptivo, los investigadores calcularán la diferencia entre la actividad diaria promedio después de su regreso a casa y sus objetivos de actividad predefinidos que se han definido como parte del programa 'Bliib dra' (por ejemplo, minutos de zona activa de diferente intensidad, pasos por día) en relación con los objetivos de nivel de actividad previamente acordados. Además, los investigadores examinarán las respuestas de texto libre de los participantes en relación con los desafíos y los facilitadores en la consecución de sus objetivos de actividad en la vida diaria y el potencial/dificultades de los rastreadores de actividad en este sentido. Para extraer información relevante, los investigadores evaluarán las declaraciones relacionadas con Fitbit utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

Hipótesis secundaria (hipótesis 2 - actividad de la vida diaria en el hogar): Además, los investigadores plantean la hipótesis de que los participantes del programa mantendrán un nivel constante y relativamente estable de actividad física.

Plan de análisis: La estrategia de análisis dependerá del tamaño final de la muestra. Los investigadores examinarán los resultados de diferentes niveles de actividad (p. ej., minutos de zona activa, conteo de pasos, minutos de intensidad alta/media) los datos de series de tiempo usando métodos descriptivos y visuales. Si el tamaño de la muestra permite modelos más complejos, modelarán la actividad física a lo largo del tiempo y explorarán los factores de nivel individual utilizando un marco de regresión (multinivel) mediante el cual se controlan los factores de nivel individual. Los investigadores investigarán la disminución en los niveles de actividad definida como una disminución abrupta o una disminución constante durante un período prolongado (es decir, al menos una semana).

Exploratorio: los investigadores explorarán más a fondo los desafíos que experimentan los participantes del programa y los terapeutas, lo que aprecian y lo que necesitan para integrar efectivamente los rastreadores de actividad como el dispositivo Fitbit en el programa de atención de rutina 'Bliib dra'. También explorarán cómo las medidas de salud a nivel individual (p. ej., PROMIS-10) cambian con el tiempo.

Plan de análisis: Los investigadores examinarán las respuestas de los terapeutas y los participantes del programa a las preguntas abiertas utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural. En cuanto a los datos de series temporales, la estrategia de análisis dependerá del tamaño final de la muestra. Examinarán los datos de la serie temporal utilizando métodos descriptivos y visuales. Si el tamaño de la muestra permite modelos más complejos, los investigadores utilizarán un marco de regresión multivariable mediante el cual controlarán los factores a nivel individual.