Détection de l'activité physique pour évaluer et surveiller un programme de suivi de routine (SensE-M) (SensE-M)

Hypothèse principale (hypothèse 1 - intégration efficace) : les enquêteurs émettent l'hypothèse que l'intégration efficace du Fitbit dans le programme pour mesurer les objectifs d'activité aidera les participants au programme à poursuivre leurs objectifs d'activité quotidienne, en particulier une fois rentrés chez eux. Une condition préalable à l'intégration efficace du Fitbit dans la vie quotidienne des individus sera la définition d'objectifs d'activité pouvant être mesurés et suivis facilement avec le Fitbit.

Plan d'analyse : La stratégie d'analyse dépendra de la taille finale de l'échantillon. À l'aide d'une approche descriptive, les enquêteurs calculeront la différence entre l'activité quotidienne moyenne après leur retour à la maison et leurs objectifs d'activité prédéfinis qui ont été définis dans le cadre du programme « Bliib dra » (par exemple, minutes de zone active d'intensité différente, pas par jour) par rapport aux objectifs de niveau d'activité préalablement convenus. En outre, les enquêteurs examineront les réponses en texte libre des participants concernant les défis et les facilitateurs dans la poursuite de leurs objectifs d'activité dans la vie quotidienne et le potentiel/les difficultés des trackers d'activité à cet égard. Pour extraire les informations pertinentes, les enquêteurs évalueront les déclarations liées à Fitbit à l'aide de techniques de traitement du langage naturel.

Hypothèse secondaire (hypothèse 2 - activité de la vie quotidienne à la maison) : En outre, les enquêteurs émettent l'hypothèse que les participants au programme maintiendront un niveau d'activité physique constant et relativement stable.

Plan d'analyse : La stratégie d'analyse dépendra de la taille finale de l'échantillon. Les enquêteurs examineront différents résultats de niveau d'activité (par exemple, les minutes de zone active, le nombre de pas, les minutes d'intensité élevée/moyenne) les données de la série chronologique à l'aide de méthodes descriptives et visuelles. Si la taille de l'échantillon permet des modèles plus complexes, ils modéliseront l'activité physique au fil du temps et exploreront les facteurs de niveau individuels à l'aide d'un cadre de régression (à plusieurs niveaux) dans lequel le contrôle des facteurs de niveau individuel. Les enquêteurs étudieront le déclin des niveaux d'activité définis comme une diminution brutale ou une diminution constante sur une longue période de temps (c'est-à-dire au moins une semaine).

Exploratoire : les enquêteurs exploreront plus en détail les défis auxquels sont confrontés les participants au programme et les thérapeutes, ce qu'ils apprécient et ce dont ils ont besoin pour intégrer efficacement les trackers d'activité tels que l'appareil Fitbit dans le programme de soins de routine "Bliib dra". Ils exploreront également comment les mesures de santé au niveau individuel (par exemple, PROMIS-10) changent au fil du temps.

Plan d'analyse : les enquêteurs examineront les réponses des thérapeutes et des participants au programme aux questions ouvertes à l'aide de techniques de traitement du langage naturel. En ce qui concerne les données de séries chronologiques, la stratégie d'analyse dépendra de la taille finale de l'échantillon. Ils examineront les données des séries chronologiques à l'aide de méthodes descriptives et visuelles. Si la taille de l'échantillon permet des modèles plus complexes, les enquêteurs utiliseront un cadre de régression multivariable permettant de contrôler les facteurs au niveau individuel.