Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

An Engagement Engine for Fitness Trackers (iTrackFitnes)

maanantai 22. helmikuuta 2021 päivittänyt: Joseph C. Kvedar, Massachusetts General Hospital

Evaluating an Engagement Engine to Support Long Term Use of Fitness Trackers and Sustain Physical Activity

The iTrackFitness study aims to test the "engagement engine" that was developed from activity tracker and survey data gathered during phase I of the study. For the current phase the "engagement engine" will support successful and sustained engagement with health trackers thereby increasing physical activity.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Valmis

Yksityiskohtainen kuvaus

Due to the growing interest in tracking personal health and wellness information, the use of wearable fitness trackers is becoming a necessary tool in providing the tracking data. However, the potential benefits of the tool can be fully realized only if the adoption and use of the tracker is sustained.

The decision to engage in physical activity (or not) is complex, and therefore, the investigators attempt to engage people in a physical activity program will consider adopting an individualized approach to barrier management which takes into account personal beliefs and perceptions regarding physical activity, setting goals in addition to using an "engagement engine" designed specifically for this study. The primary objective of the phase 2 of this study is to test an "engagement engine" that will support successful and sustained engagement with health trackers thereby increasing physical activity.

The study will be recruiting a total of 138 participants from the general public via Massachusetts General Hospital (MGH) research broadcast e-serve list, the study website, flyers and study informational tables at MGH-affiliated health clinics. Participants can enroll in the study by consenting remotely where the screening and consenting will take place online through the study website.

After the consenting process, enrolled participants will be instructed on how to download the FitBit smartphone application and provide the study staff authorization to collect step data from their tracker. The enrollment process will involve completing a set of enrollment questions related to general health, barriers to physical activity, exercise regulation, Prochaska's stage of change, demographics and technology use via a web link on the study website. Next a research analyst will mail a copy of the consent form, wearable activity tracker (Fitbit Charge) and device instructions via traceable mail to the research participants. For participants who enroll from the informational tables, the research analyst will provide them the FitBit in person. Once confirmed that participants have received their device, the participant will be contacted by the Partners Connected Health (PCH) study staff to conduct a brief phone interview to determine a personalized goal that can be used for targeted, personalized messages as needed.

Participants will be enrolled in the study for (24 weeks) and for the first week the engagement engine will calculate the average step count and use data from the enrollment questionnaire to recommend a physical activity goal. During the study, the engagement engine will recommend a daily physical activity goal and will assess the user's levels of engagement with the activity tracker. At week 12, participants will be sent a midpoint questionnaire and at week 24 the closeout questionnaire will be sent to the participant.

The investigators do not foresee any significant risks for study participants and participants may not directly benefit from this the study. It is hoped that data collected from this study will allow the investigators to assess the engagement engine that could potentially be used to help individuals remain engaged with their physical activity tracker thereby sustaining regular physical activity.

The risk for potential inadvertent release of Protected Health Information is taken very seriously. Investigators have taken several steps to minimize this risk as much as possible. Data collected on paper will be stored in a locked cabinet at PCH, accessible only to research staff. For the purposes of this study, participants will be asked to authorize the PCH database to access and store activity data from the activity tracker server. This is done using a secure, OAUTH procedure in which participants will be asked to enter their account username and password. The OAUTH process does not store this information on the PCH/study website, making this a secure and confidential method for participants to enable the PCH study staff to have access to their activity data.

Activity data retrieved from the FitBit app will be stored on password protected server maintained by PCH Information Systems. At the conclusion of the study participants can change their account user settings on the study website and revoke PCH study database access to their account and data. Participants will be instructed on this process at the close-out of the study.

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Todellinen)

184

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Yhdysvallat, 02114
        • Massachusetts General Hospital

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta - 95 vuotta (Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Ages 18+ years of age
  • Body Mass Index (BMI) 25-40 kg/m2
  • Interest in using a fitness tracker for the duration of the study (24 weeks)
  • Possess a smartphone, tablet or computer with the FiBit app
  • Consent to undergo a phone interview with a member of the study staff
  • Ability to receive text messages on their phone
  • Fluency in English

Exclusion Criteria:

  • Self-reported eating disorder and/or other psychiatric disorders
  • Pregnancy or plans to get pregnant within 6 months of enrollment
  • Disability, dementia or neurological deficits, and other medical or surgical conditions preventing participants from engaging in physical activity
  • Serious co-morbid conditions (e.g., terminal cancers, end-stage renal disease) that preclude safe participation in moderate levels of physical activity

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Muut
  • Jako: Ei käytössä
  • Inventiomalli: Yksittäinen ryhmätehtävä
  • Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Muut: Machine Learning Algorithm
Single group participants that will use the algorithm to be engaged in using their fitness tracker.
The algorithm will help participants improve physical activity by sustaining long term engagement with their fitness tracker.
Muut nimet:
  • Engagement Engine

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Engagement level with the tracker
Aikaikkuna: 24 weeks
To assess the level of participant's engagement with physical activity tracker
24 weeks

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Change in Physical Activity
Aikaikkuna: 24 weeks
To assess participant's change in physical activity from baseline throughout the remaining 23 weeks in the study via step data collected from the FitBit
24 weeks
Change in Self-efficacy scale for Physical Activity
Aikaikkuna: 24 weeks
To assess participant's change in self-efficacy to be physically active, this questionnaire will be given at 0 and 24 weeks
24 weeks
Change in Barriers to Being Active Questionnaire
Aikaikkuna: 24 weeks
To assess participant's change in perception of barriers to physical activity, this questionnaire will be administered at 0 and 24 weeks
24 weeks

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Perjantai 1. tammikuuta 2016

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Sunnuntai 1. huhtikuuta 2018

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2020

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Maanantai 12. syyskuuta 2016

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 8. marraskuuta 2016

Ensimmäinen Lähetetty (Arvio)

Keskiviikko 9. marraskuuta 2016

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Keskiviikko 24. helmikuuta 2021

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 22. helmikuuta 2021

Viimeksi vahvistettu

Maanantai 1. helmikuuta 2021

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • 2016P001506

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

PÄÄTTÄMÄTÖN

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Kliiniset tutkimukset Machine Learning Algorithm

3
Tilaa