身体活動を改善するためのスマートフォンアプリ

この研究では、身体活動 (PA) 追跡アプリと組み合わせて高齢者の PA を向上させるように設計された、カスタマイズされた一連の専門アプリ機能を最適化します。 MovingUpスイートと呼ばれるこのパッケージは、一般的なフィットネスアプリとは異なります。これは、社会的認知およびステレオタイプの身体化理論からの経験的にサポートされた構造を反映する一連の特殊なコンポーネントと、根拠に基づく行動変更技術（自己規制など）を組み合わせているためです。基本的な活動監視。 専門機能には次のものが含まれます。 (b) やる気を起こさせるメッセージと仲間の提案による座りがちな活動の監視。 (c) 日常活動の強度レベルを高め、障壁を克服するように調整されたメッセージ。 各MovingUp専門機能の実行可能性を評価するための実験的コンテキストを提供するために、非常に効率的で革新的な方法論的アプローチである多段階最適化戦略（MOST）を利用します。

目的 1:MovingUp の 3 つの専門機能の実現可能性と受容性を評価します。 最初に、5 人の高齢者 (65 ～ 84 歳) の 3 つのグループで、MovingUp の実現可能性と受容性を調べます。 オリエンテーション セッションでは、基本的な PA 追跡アプリと 3 つの専門機能の 1 つ (グループごとに異なる機能) が紹介されます。 その後、グループは割り当てられた専門機能を PA トラッカーで 2 週間テストします。 このステップには、リアルタイムのユーザー データ収集、電話によるチェックイン、フォローアップ フォーカス グループが含まれます。 実現可能性と受容性は、参加者の使用パターン、MovingUp 機能の評価 (ヘルス テクノロジーのユーザビリティ スケールとフォーカス グループ インタビューに基づく)、アプリの使用を成功させるためのファシリテーターと障壁の自己申告を分析することによって決定されます。 私たちのチームはデータを確認し、必要に応じて変更を統合し、Aim 2 で評価されるアップグレードされたプロトタイプを作成します。

目的 2: パイロット テストを実施して、MovingUp の専門機能のパフォーマンス特性と PA 関連の結果を調べます。 目的 2 には、MOST スクリーニング フェーズが含まれます。これは、多面的な予備的介入計画内で実行可能なコンポーネントを特定するための理論に基づく実験です。 MOST 手順で指定されている要因計画を使用して、100 人の運動不足の高齢者 (つまり、週に 150 分未満の中程度の強度の活動を蓄積している) を、3 つの条件の有無のすべての可能な組み合わせを反映する 8 つの条件のいずれかにランダムに割り当てます。 PAトラッカーアプリの使用を考えると、それぞれの専門機能。 4 か月の介入期間の終わりに、各専門機能について、客観的な PA (主要な結果)、座りっぱなしの活動時間、自己申告による PA、機能的可動性など、PA 関連の結果のベースラインからの変化を調べます。 また、理論的に仮定された仲介構造 (自己効力感、自己調整、結果期待、社会的支援、老化自己認識、および老化の見解) に対するアプリ コンポーネントの関係を調べます。 さらに、各スイート コンポーネントの PA 目標を達成するための使用率、持続的な使用、認識された有用性を文書化します。

目的 3: 目的 2 からの情報を統合して、将来の RCT で評価される最適化された MovingUp スイートを設計します。 私たちの調査チームは、得られたデータの配列を解釈して合成し、最適化されたMovingUpスイートを導き出します。 事前に指定された一連の基準を使用して、最適化されたアプリ内のコンポーネントの選択がガイドされます。 暫定的な有効性データを使用して、Web ベースまたは mHealth ソリューションなどの代替技術と比較して、MovingUp の有益な効果の完全な RCT の準備が整います。

このプロジェクトは、理論に基づいたコンポーネント機能を追加することで、PA アプリを強化するための将来の試みのための方法論的基盤を確立するのに役立ちます。 さらに、高齢者に対するPA介入の成功の理論的基盤への洞察を提供し、単一の技術ベースのソリューションを超える情報につながります.