일상적인 애프터케어 프로그램(SensE-M) 평가 및 모니터링을 위한 신체 활동 감지 (SensE-M)

1차 가설(가설 1 - 효과적인 통합): 연구자들은 Fitbit을 프로그램에 효과적으로 통합하여 활동 목표를 측정하면 프로그램 참가자가 특히 집에 돌아온 후 일일 활동 목표를 추구하는 데 도움이 될 것이라는 가설을 세웠습니다. Fitbit이 개인의 일상 생활에 효과적으로 통합되기 위한 전제 조건은 Fitbit으로 편리하게 측정하고 추적할 수 있는 활동 목표를 정의하는 것입니다.

분석 계획: 분석 전략은 최종 샘플 크기에 따라 달라집니다. 서술적 접근 방식을 사용하여 조사관은 집으로 돌아온 후 평균 일일 활동과 'Bliib dra' 프로그램의 일부로 정의된 사전 정의된 활동 목표(예: 강도가 다른 액티브존 미닛, 걸음당 걸음 수) 간의 차이를 계산합니다. 일) 이전에 동의한 활동 수준 목표에 상대적입니다. 또한 조사관은 일상 생활에서 활동 목표를 추구하는 데 있어 도전과 조력자에 관한 참가자의 자유 텍스트 응답과 이와 관련하여 활동 추적기의 잠재력/어려움을 조사할 것입니다. 관련 정보를 추출하기 위해 조사관은 자연어 처리 기술을 사용하여 Fitbit 관련 진술을 평가합니다.

이차 가설(가설 2 - 가정에서의 일상 생활 활동): 또한 연구자들은 프로그램 참가자가 일관되고 상대적으로 안정적인 수준의 신체 활동을 유지할 것이라는 가설을 세웁니다.

분석 계획: 분석 전략은 최종 샘플 크기에 따라 달라집니다. 조사관은 설명 및 시각적 방법을 사용하여 시계열 데이터에서 다양한 활동 수준 결과(예: 액티브존 미닛, 걸음 수, 고/중 강도 분)를 조사합니다. 샘플 크기가 더 복잡한 모델을 허용하는 경우 시간 경과에 따른 신체 활동을 모델링하고 개별 수준 요인을 제어하는 ​​(다중 수준) 회귀 프레임워크를 사용하여 개별 수준 요인을 탐색합니다. 조사관은 급격한 감소 또는 장기간(즉, 최소 1주)에 걸친 꾸준한 감소로 정의된 활동 수준의 감소를 조사할 것입니다.

탐구: 조사자들은 프로그램 참가자와 치료사가 경험하는 어려움, 감사하는 것, Fitbit 장치와 같은 활동 추적기를 일상적인 관리 프로그램 'Bliib dra'에 효과적으로 통합하기 위해 필요한 것이 무엇인지 더 자세히 탐구할 것입니다. 또한 개인 수준의 건강 측정(예: PROMIS-10)이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 탐구합니다.

분석 계획: 조사관은 자연어 처리 기술을 사용하여 열린 질문에 대한 치료사와 프로그램 참가자의 답변을 조사합니다. 시계열 데이터와 관련하여 분석 전략은 최종 샘플 크기에 따라 달라집니다. 설명적이고 시각적인 방법을 사용하여 시계열 데이터를 검사합니다. 샘플 크기가 더 복잡한 모델을 허용하는 경우 조사자는 개별 수준 요인을 제어하는 ​​다변수 회귀 프레임워크를 사용합니다.