MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1592495376 · doi:10.2196/mhealth.4530

Effectiveness of a mHealth Lifestyle Program With Telephone Support (TXT2BFiT) to Prevent Unhealthy Weight Gain in Young Adults: Randomized Controlled Trial

2015· article· en· W1592495376 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie R. Partridge, Kevin McGeechan, Lana Hebden, Kate Balestracci, Annette Wong, Elizabeth Denney‐Wilson, Mark Harris, Philayrath Phongsavan, Adrian Bauman, Margaret Allman‐Farinelli

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialMedicineTranstheoretical modelBody mass indexPhysical therapyWeight gainPopulationObesityOverweightWeight lossHealth coachingGerontologyIntervention (counseling)Behavior changePsychological interventionBody weightEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Weight gained in young adulthood often persists throughout later life with associated chronic disease risk. Despite this, current population prevention strategies are not specifically designed for young adults. OBJECTIVE: We designed and assessed the efficacy of an mHealth prevention program, TXT2BFiT, in preventing excess weight gain and improving dietary and physical activity behaviors in young adults at increased risk of obesity and unhealthy lifestyle choices. METHODS: A two-arm, parallel-group randomized controlled trial was conducted. Subjects and analyzing researchers were blinded. A total of 250 18- to 35-year-olds with a high risk of weight gain, a body mass index (BMI) of 23.0 to 24.9 kg/m(2) with at least 2 kg of weight gain in the previous 12 months, or a BMI of 25.0 to 31.9 kg/m(2) were randomized to the intervention or control group. In the 12-week intervention period, the intervention group received 8 text messages weekly based on the transtheoretical model of behavior change, 1 email weekly, 5 personalized coaching calls, a diet booklet, and access to resources and mobile phone apps on a website. Control group participants received only 4 text messages and printed dietary and physical activity guidelines. Measured body weight and height were collected at baseline and at 12 weeks. Outcomes were assessed via online surveys at baseline and at 12 weeks, including self-reported weight and dietary and physical activity measures. RESULTS: A total of 214 participants-110 intervention and 104 control-completed the 12-week intervention period. A total of 10 participants out of 250 (4.0%)-10 intervention and 0 control-dropped out, and 26 participants (10.4%)-5 intervention and 21 control-did not complete postintervention online surveys. Adherence to coaching calls and delivery of text messages was over 90%. At 12 weeks, the intervention group were 2.2 kg (95% CI 0.8-3.6) lighter than controls (P=.005). Intervention participants consumed more vegetables (P=.009), fewer sugary soft drinks (P=.002), and fewer energy-dense takeout meals (P=.001) compared to controls. They also increased their total physical activity by 252.5 MET-minutes (95% CI 1.2-503.8, P=.05) and total physical activity by 1.3 days (95% CI 0.5-2.2, P=.003) compared to controls. CONCLUSIONS: The TXT2BFiT low-intensity intervention was successful in preventing weight gain with modest weight loss and improvement in lifestyle behaviors among overweight young adults. The short-term success of the 12-week intervention period shows potential. Maintenance of the behavior change will be monitored at 9 months. TRIAL REGISTRATION: The Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12612000924853; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?ACTRN=12612000924853 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6Z6w9LlS9).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207