第二型糖尿病（T2D）是一種常見的慢性代謝疾病，全球發病率逐年上升。運動在T2D管理中扮演重要角色，但許多機制尚未完全了解。本研究利用CiteSpace分析2013至2022年間的相關文獻，涵蓋555本期刊的1,210篇論文，主要來自美國、中國和英國。關鍵字分析顯示「疾病」、「胰高血糖素樣肽1」等術語具有重要性。未來研究應聚焦運動機制的相互作用，並精煉運動處方，以提升T2D管理效果。 PubMed DOI

這篇論文探討簡訊(SMS)介入在健康行為支持上的有效性，回顧了相關研究的歷史及美國政府的資金來源。研究涵蓋身體活動、飲食、心理健康和物質使用等議題，並透過統合分析提供支持。文中強調簡訊的即時支持和數據收集優勢，並提出增強有效性和用戶參與的設計要素，還探討生成式人工智慧在改善互動中的潛力。最後，論文針對平台、隱私、醫療整合及用戶參與等挑戰提出解決方案，期望幫助研究人員和實務者改善健康結果。 PubMed DOI

這項質性研究探討中國脆弱老年人對行動健康（mHealth）運動介入的需求與偏好，並找出有效的推動策略。透過對14位60至82歲參與者的訪談，發現他們對新技術持開放態度，但低健康素養和其他優先事項限制了參與。 研究指出mHealth介入需滿足三大需求：專業參與、個性化知識和動態運動課程。推動策略如簡化、遊戲化、社會支持等能提升參與度，解決隱私問題也很重要。未來可探索可穿戴設備和虛擬教練等技術，以增強體驗並評估推動效果。 PubMed DOI

這項研究探討了潛在使用者對於支持身體活動的人工智慧數位助理的看法。透過六場線上焦點小組，共有45位成人參與，結果顯示大家對數位助理的協助感到興奮，並希望能收到通知，但對通知的頻率、時間和內容有不同意見。參與者也希望能自訂助理的個性和外觀。雖然他們認識到分享個人資訊的重要性，但在願意分享的程度上存在差異。總體來說，對這項技術的接受度高，但對自訂選項的需求也顯示出開發的挑戰。 PubMed DOI

這項研究探討了努力與任務意義感的關係，涵蓋2,883名參與者的六項研究結果一致顯示，付出更多努力會提升任務的意義感。參與者在想像中付出較高努力時，感受到更強烈的意義感；即使是困難的任務也被認為更有意義。此外，使用ChatGPT的寫作任務中，個人努力的任務被視為更有意義。雖然努力能增加意義感，但效果有限。總體來說，這些研究強調了努力在獲得個人滿足感中的重要性，挑戰了只追求效率的觀念。 PubMed DOI

這項研究發現，經過微調的大型語言模型（LLM）能有效辨識老師語言中的自我決定理論（SDT）動機訊息，但對削弱動機訊息的辨識較弱。課堂管理自信的老師較常給予支持關聯感的訊息，學生參與自信高的老師較少用削弱能力或關聯感的語言，而教學策略自信高的老師則較少支持自主性。LLM分析和人工標註結果相似，但仍有差異。 PubMed DOI

研究團隊開發了「FysBot」運動App，內建ChatGPT聊天機器人，能給個人化運動建議。五位成人測試後覺得建議實用，但回覆品質、活動建議和步數追蹤還有待加強。大家認為這機器人有潛力激勵運動，若能再提升個人化和操作便利性，未來使用率可望提升。 PubMed DOI

這篇文獻回顧發現，大型語言模型（如ChatGPT）能協助制定個人化運動建議，提升效率與安全性，並增加參與度，對資源有限地區特別有幫助。不過，LLMs應當輔助而非取代專業人士，專家審核仍很重要。未來建議加強臨床試驗與專業訓練，確保安全有效整合進健康照護。 PubMed DOI

運動強度、環境和飲食都會影響運動員的食慾荷爾蒙。高強度運動、高蛋白或生酮飲食，以及高溫、高海拔環境，通常會讓人比較不餓；但在寒冷或冷水中運動，反而容易增加食慾。建議運動員要根據個人狀況，調整運動、飲食和環境，才能兼顧表現和健康。 PubMed DOI

研究人員開發的MoveMentor App，目標是幫助不常運動的成年人增加身體活動。經過兩輪測試，App在易用性和接受度上表現不錯，但實用性還有進步空間。第二輪加入個人化和教育內容後，使用者參與度和滿意度提升。雖然資料同步和聊天功能還有技術問題，但通知可自訂後，抱怨減少。持續測試有助於發現問題並優化App。 PubMed DOI