신체 활동을 향상시키는 스마트폰 앱

이 연구에서는 신체 활동(PA) 추적 앱과 짝을 이루도록 설계된 일련의 맞춤형 특수 앱 기능을 최적화하여 노인의 PA를 향상시킬 것입니다. MovingUp 제품군이라고 하는 이 패키지는 사회적 인지 및 고정관념 구현 이론에서 경험적으로 지원되는 구성을 반영하는 전문화된 구성 요소 집합을 증거 기반 행동 변화 기술(예: 자기 조절)과 결합하여 일반 피트니스 앱과 구별됩니다. 기본 활동 모니터링. 전문 기능은 다음과 같습니다. (b) 동기 부여 메시지 및 동료 제안을 통한 좌식 활동 모니터링; (c) 일상 활동의 강도 수준을 높이고 장벽을 극복하기 위한 맞춤형 메시징. 우리는 매우 효율적이고 혁신적인 방법론적 접근 방식인 MOST(Multiphase Optimization Strategy)를 활용하여 각 MovingUp 특수 기능의 실행 가능성을 평가하기 위한 실험적 맥락을 제공할 것입니다.

목표 1: 3가지 MovingUp 특수 기능의 실행 가능성과 수용 가능성을 평가합니다. 우리는 먼저 5명의 노인(65-84세)의 세 그룹에서 무빙업의 타당성과 수용 가능성을 조사할 것입니다. 기본 PA 추적 앱과 세 가지 전문 기능 중 하나가 오리엔테이션 세션에서 그룹별로 다른 기능으로 소개됩니다. 그런 다음 그룹은 2주 동안 PA 추적기로 할당된 특수 기능을 테스트합니다. 이 단계에는 실시간 사용자 데이터 수집, 전화를 통한 체크인, 후속 포커스 그룹이 포함됩니다. 실행 가능성 및 수용 가능성은 참가자의 사용 패턴, MovingUp 기능 평가(의료 기술 사용성 척도 및 포커스 그룹 인터뷰 기반), 성공적인 앱 사용에 대한 자가 보고 촉진자 및 장벽을 분석하여 결정됩니다. 우리 팀은 데이터를 검토하고 필요에 따라 변경 사항을 통합하여 Aim 2에서 평가할 업그레이드된 프로토타입을 생성합니다.

목표 2: 무빙업의 특수 기능의 성능 특성 및 PA 관련 결과를 조사하기 위한 파일럿 테스트를 수행합니다. 목표 2에는 MOST 스크리닝 단계가 포함됩니다. 다각적인 예비 개입 계획 내에서 실행 가능한 구성 요소를 식별하기 위한 이론 안내 실험입니다. MOST 절차에 지정된 요인 디자인을 사용하여 100명의 저활동 노인(즉, 주당 150분 미만의 중강도 활동 누적)은 3가지 조건의 존재와 부재의 모든 가능한 조합을 반영하는 8가지 조건 중 하나에 무작위로 할당됩니다. PA 추적기 앱의 사용에 따라 각각의 특수 기능. 4개월의 개입 기간이 끝나면 각 전문 기능에 대해 객관적 PA(일차 결과), 좌식 활동 시간, 자가 보고 PA 및 기능적 이동성을 포함한 PA 관련 결과의 기준선으로부터의 변화를 조사합니다. 또한 이론적으로 가정된 중재 구조(자기 효능감, 자기 규제, 결과 기대, 사회적 지원, 노화 자기 인식 및 노화에 대한 견해)에 대한 앱 구성 요소의 관계를 조사할 것입니다. 또한 각 제품군 구성 요소에 대한 PA 목표를 달성하기 위한 사용률, 지속적인 사용 및 인식된 유용성을 문서화합니다.

목표 3: 목표 2의 정보를 종합하여 향후 RCT에서 평가할 최적화된 MoveUp 제품군을 설계합니다. 우리 연구 팀은 결과 데이터 배열을 해석하고 합성하여 최적화된 MovingUp 제품군을 도출할 것입니다. 미리 지정된 일련의 기준은 최적화된 앱에서 구성 요소 선택을 안내하는 데 사용됩니다. 예비 효능 데이터를 사용하여 웹 기반 또는 mHealth 솔루션과 같은 대체 기술과 비교하여 MovingUp의 유익한 효과에 대한 완전한 RCT를 위한 단계가 설정됩니다.

이 프로젝트는 이론적 기반 구성 요소 기능을 추가하여 PA 앱을 향상시키려는 향후 시도를 위한 방법론적 기반을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 노인을 위한 성공적인 PA 개입의 이론적 토대에 대한 통찰력을 제공하여 단일 기술 기반 솔루션을 초월하는 정보를 제공합니다.