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大学生への健康知識の普及

2016年3月22日 更新者:Dr. Tanja Sobko、The University of Hong Kong

個人の生体情報を活用した大学生の健康知識の普及

背景: 人間と、バイオメトリック センサーを搭載したアクティビティ トラッカーなどのウェアラブル テクノロジとの間の相互作用は、健康関連の新しい学習概念/深い知識の獲得、状況に応じた自己調整学習、アクティブ ラーニングをサポートする指導方法に関連付けることができます。 特定の情報が学習者にプッシュされるこのパーソナライズされた長期的な相互作用は、健康の概念と知識に関する個人的な理解を深めるのに役立ち、長期的な健康行動プロセスに影響を与えます.

設計と方法: 行動変容プロセスを理解するために、香港の 35 人の高等教育学生を含む複数のケース スタディが現在実施されています。 各生徒は 5 か月間ウェアラブル デバイス (アクティビティ トラッカー) を使用し、新たに出現する個人データを毎週振り返り、e ポートフォリオで自分の考えと行動を文書化し、オンライン フォーラムに参加します。 参加者は、生体認証データ、ライフスタイルへの適応 (歩数の増加など)、特別な状況 (例: ハイキング、活動中の心拍数の変化など)と、これらの経験が Web や実際のソーシャル ネットワークでの特定の検索や行動にどのようにつながるかを示します。 ePortfolio により、学生は自分の進歩を批判的に振り返ることができ、研究者は参加者の投稿に関連する問題にいつでも介入することができます。 Eヘルスリテラシーは、参加者の健康行動プロセスの指標として使用されます。 介入の開始時と終了時の eHealth の変化に関する証拠は、eHealth のリテラシー スケールを検出する標準的なアンケートで収集されます。

範囲: 個人のアクティビティトラッカーからの情報を反映し、それを自分の eポートフォリオに文書化することにより、学生は、健康に関連する個人情報および利用可能なデジタル情報を分析、検索、批判的に評価し、それを整理し、提示し、仲間と話し合うことを継続的に学びます/家庭教師。 これにより、批判的思考が強化され、健康関連のトピックについて疑問が生じ、さらなる調査が刺激され、個人の健康に関する知識が深まり、より健康的なライフスタイルが導かれます。

調査の概要

詳細な説明

序章

ノウハウのギャップを埋めることは、今世紀の公衆衛生にとって最も重要な課題の 1 つです。 また、医療制度を強化する最大の機会ももたらします。

健康知識、または教育とは、健康関連の問題について個人が持っている知識と理解を指します。 健康へのメリットと不健康の原因を理解し、健康への脅威に対してどの程度脆弱であるか、または危険にさらされているかを認識することが重要です。 言い換えれば、知識は行動の変化に必要な要素です。

健康に関する知識は重要ですが、より健康的なライフスタイルへの行動変化を促すには十分ではありません。 何かがあなたの健康にとって有益またはリスクであることを知っていることと、それをチャンスまたは脅威として認識していることは同じではありません. シュワルツァーは、動機付け段階と意欲段階を含む構造化されたプロセスとして考えられる健康行動の採用、開始、および維持の重要性を強調する知識のギャップを埋めるのに役立つ健康行動プロセスアプローチを提案しています。 提案された研究は、1日の歩数の形での活動、睡眠行動、心拍数のモニタリングなどの健康行動の獲得と維持を促進します。

人間とウェアラブル技術との間で説明されている相互作用が発生するコンテキストは、学習の概念や、知識の構築、状況に応じた学習、自己調整学習、能動学習などの教育方法に関連付けることができます。 状況に応じた学習では、日常生活の実際の活動から意味を作り出すことが重要です。そこでは、学習が非公式な環境でも発生し、以前の知識を新しいコンテキストに結び付けることができます。 最近の研究者によると、自己調整型の学生とは、メタ認知的、動機付け的、および行動的に、独自の学習プロセスと独自の目標の達成に取り組んでいる学生です。 アクティブラーニングとは、学習プロセスに学生を(積極的に)参加させるあらゆる教育方法を指します。 能動的学習では、生徒は有意義な学習活動を行い、自分が行っていることを反映する必要があります。 研究者は、知識の構築を、いわゆる公共の知識、つまり「世界に」存在し、取り組むことができる知識の作成または変更をもたらす活動によって説明します。

ウェアラブル テクノロジは、インターネットやその他の情報およびメディア チャネルからの IT ツールおよびリソースを効果的に使用するための手段を提供し、動機として機能することもできます。 学生は、長期間にわたって配信された自分自身の実際のデータを扱うことを学び、これらの経験を通じて、他の情報源から得られた遭遇した情報についてより批判的になる可能性があり、デジタル情報の使用に関連するリテラシーを開発します。彼らの健康。 このリテラシーは、eHealth リテラシーと呼ばれます。

高等教育の学生の eHealth リテラシーは十分に発達していません。 腕時計型トラッカーなどのウェアラブル テクノロジは、リアルタイムで状況に応じた個人情報を提供することで、新しいリテラシー、特に eHealth リテラシーを開発する機会を開きます。 これらのデータにアクセスし、それを批判的に使用することは、健康問題に対する個人の関心を刺激し、健康情報リソースを見つけて関与しながら、相互作用する新しいリテラシーの展開を仲介します。

方法論:

手順とデータ収集

eHealth リテラシーの変化の質的側面を理解するために、介入前後の半構造化インタビューが 35 人の学生のサブグループに対して実施されます。

1学期中に、コース「身体活動と健康」から35人の学生が募集されます。 参加者は、収集されたデータの来歴を匿名化した後、研究の結果を公開する許可を含む、倫理的クリアランスと研究への参加への同意に署名するよう求められます。 香港の高等教育機関に在籍する 18 歳以上の学生。 香港の高等教育における eHealth リテラシーの発展を理解するために、既存の ePortfolio ツールが使用されます。 各参加者は、5 か月 (1 学期) にわたってウェアラブル デバイスを使用し、新たに出現した個人データを検討し、自分の考えを文書化し、e ポートフォリオで他の参加者 (オプション) と共有および通信します。 ePortfolio により、研究者はいつでも介入し、参加者の考察に関連する質問をすることができます。 介入の開始時と終了時の eHealth リテラシーの変化に関する証拠は、十分に確立されたアンケートで収集されます。 介入前と介入後に同じ質問票が使用されます。 eHealthリテラシーの発展に影響を与える新たな問題を理解するために、インタビューや反省やフォーラムへの投稿からのデータが分析され、三角測量が行われます。 各参加者の症例報告を確立した後、クロスケース分析が実行されます。

参加者は、トラッカーの使用について毎週振り返るよう求められます。 参加者は、差分センサー データの関連性、ライフスタイルの適応 (より多くの睡眠など)、特別な状況 (例えば、 ハイキング、活動中の心拍数の変化など)と、これらの経験が Web や実際のソーシャル ネットワークでの特定の検索や行動にどのようにつながるかを調べます。 学生は、テキスト、健康関連のウェブページや画像へのハイパーリンクとして、さまざまな形式のリフレクションを公開できます。 ePortfolio ツール内で収集および公開された資料の品質は、このツールの開発中に以前に実施されたパイロット作業中に改善されることが示されています。 作成された ePortfolio は、学部プログラムの意図した学習成果に向けた知識の継続的な構築において、学生と教師の間の有意義で持続可能な相互作用のための基本的なプラットフォームを提供することが期待されています。 反省を繰り返すことで、自身の学習のメタ認知を高めることが期待されます。 これは、前述のように評価されます。 生徒はすべての振り返りにアクセスでき、前述の振り返りの ePortfolio の過去のイベントを取得できます。

研究デザインと方法論

提示された研究では、この技術を使用している 10 人の学生から出現するウェアラブル トラッカーのアフォーダンスを解明するために、複数のケースの方法論研究を採用します。 この研究は、自然主義的な調査を生み出す帰納的な仮説を構成し、その目的は、理解を蓄積し、研究の文脈に関連する推奨事項を提案することです。 より大きな絵、全体像に焦点を当て、全体を理解することから始めます。 調査結果は、特定のコンテキストで発生するイベントの全体像を提供し、読者が独自の結論を引き出すことを可能にします. 提示された研究のサンプルサイズは、4 つの主要分野にわたる 35 人の学生の模範的なグループで 5 か月にわたって実施され、複数ケースの方法論研究に十分な大きさです。 インタビューデータは、リサーチアシスタントと主任研究者によって収集されます。 アンケートのデータは、リサーチアシスタントによって収集されます。 トラッカーからのデータ (個々の反射と生体認証データ) は、自動的にデータベースに記録されます。 面接とアンケートは大学で行われ、面接は各 30 分、アンケートは各 20 分 (各参加者は 1 時間 40 分) です。 比較可能にするために、35 のケースに一貫性のある手法が適用されます。 採用されたケース スタディの方法論は、eHealth リテラシーに関連する介入中に 35 人の学生によって実行された学習プロセスに関連する、根深い一連の議論と推奨事項を取得するのに十分です。

研究の種類

介入

入学 (予想される)

35

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

      • Hong Kong、香港、000
        • 募集
        • The University of Hong Kong

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年歳以上 (アダルト、OLDER_ADULT)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

  • 18歳以上
  • 大学生たち

除外基準:

  • なし

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:防止
  • 割り当て:NA
  • 介入モデル:SINGLE_GROUP
  • マスキング:なし

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
他の:生体認証トラッカー
参加者は腕時計を装備しています。 アクティビティトラッカーは、歩数、睡眠時間、心拍数などの生体情報を測定します。
35 人の参加者が、アクティビティ、睡眠、心拍数トラッカーを 5 か月間、昼夜を問わず装着しています。 この腕時計には、加速度計、オキシメトリ センサーを使用した心拍数モニター、3 つの LED ライト、振動アラームが装備されています。 トラッカーはBluetooth経由でスマートフォンアプリに接続され、測定値を表示し、歩数、睡眠時間、心拍数に関するさまざまな統計を日、週、月にわたって表示できます。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
身体活動レベル
時間枠:5ヶ月
アクティビティトラッカーから記録された歩数
5ヶ月
浅い睡眠の長さ
時間枠:5ヶ月
1 日あたりの浅い睡眠時間 (時間)
5ヶ月
深い眠りの長さ
時間枠:5ヶ月
- 毎日の深い睡眠時間 (時間単位)
5ヶ月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
eヘルスリテラシー量
時間枠:5ヶ月
介入前後の有効なアンケート
5ヶ月

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

  • 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.

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始

2016年3月1日

一次修了 (予期された)

2016年7月1日

研究の完了 (予期された)

2016年12月1日

試験登録日

最初に提出

2016年3月11日

QC基準を満たした最初の提出物

2016年3月22日

最初の投稿 (見積もり)

2016年3月23日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (見積もり)

2016年3月23日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2016年3月22日

最終確認日

2016年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • AT-2016

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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