Detecção de atividade física para avaliar e monitorar um programa de cuidados posteriores de rotina (SensE-M) (SensE-M)

Hipótese primária (hipótese 1 - integração efetiva): Os investigadores levantam a hipótese de que a integração eficaz do Fitbit no programa para medir as metas de atividade ajudará os participantes do programa a perseguir suas metas de atividade diária, principalmente depois que voltarem para casa. Um pré-requisito para a integração efetiva do Fitbit na vida diária dos indivíduos será a definição de metas de atividade que podem ser medidas e rastreadas convenientemente com o Fitbit.

Plano de análise: A estratégia de análise dependerá do tamanho da amostra final. Usando uma abordagem descritiva, os investigadores calcularão a diferença entre a atividade média diária após seu retorno para casa e suas metas de atividade predefinidas que foram definidas como parte do programa 'Bliib dra' (por exemplo, minutos de zona ativa de intensidade diferente, passos por dia) em relação às metas de nível de atividade previamente acordadas. Além disso, os investigadores examinarão as respostas em texto livre dos participantes sobre os desafios e facilitadores na busca de seus objetivos de atividade na vida diária e as potencialidades/dificuldades dos rastreadores de atividades a esse respeito. Para extrair informações relevantes, os investigadores avaliarão as declarações relacionadas ao Fitbit usando técnicas de processamento de linguagem natural.

Hipótese secundária (hipótese 2 - atividade da vida diária em casa): Além disso, os investigadores levantam a hipótese de que os participantes do programa manterão um nível consistente e relativamente estável de atividade física.

Plano de análise: A estratégia de análise dependerá do tamanho da amostra final. Os investigadores examinarão diferentes resultados de nível de atividade (por exemplo, minutos de zona ativa, contagem de passos, minutos de alta/média intensidade) os dados da série temporal usando métodos descritivos e visuais. Se o tamanho da amostra permitir modelos mais complexos, eles modelarão a atividade física ao longo do tempo e explorarão fatores de nível individual usando uma estrutura de regressão (multinível) por meio do controle de fatores de nível individual. Os investigadores investigarão o declínio nos níveis de atividade definidos como uma diminuição abrupta ou uma diminuição constante durante um longo período de tempo (ou seja, pelo menos uma semana).

Exploratório: os investigadores explorarão ainda mais os desafios que os participantes do programa e os terapeutas enfrentam, o que eles apreciam e o que precisam para integrar efetivamente os rastreadores de atividades, como o dispositivo Fitbit, ao programa de cuidados de rotina 'Bliib dra'. Eles também explorarão como as medidas de saúde em nível individual (por exemplo, PROMIS-10) mudam ao longo do tempo.

Plano de análise: Os investigadores examinarão as respostas dos terapeutas e participantes do programa às questões abertas usando técnicas de processamento de linguagem natural. Com relação aos dados de séries temporais, a estratégia de análise dependerá do tamanho final da amostra. Eles examinarão os dados da série temporal usando métodos descritivos e visuais. Se o tamanho da amostra permitir modelos mais complexos, os investigadores usarão uma estrutura de regressão multivariável, controlando os fatores de nível individual.