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Enregistrement W2110847796 · doi:10.2196/resprot.2599

Intervention Use and Action Planning in a Web-Based Computer-Tailored Weight Management Program for Overweight Adults: Randomized Controlled Trial

2014· article· en· W2110847796 sur OpenAlexvenueno aff
Lenneke van Genugten, Pepijn van Empelen, Anke Oenema

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)PopulationWeight managementBehavior changeBody mass indexPhysical therapyLogistic regressionGerontologyEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are many online interventions aiming for health behavior change but it is unclear how such interventions and specific planning tools are being used. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify which user characteristics were associated with use of an online, computer-tailored self-regulation intervention aimed at prevention of weight gain; and to examine the quality of the goals and action plans that were generated using the online planning tools. METHODS: Data were obtained with a randomized controlled effect evaluation trial in which the online computer-tailored intervention was compared to a website containing generic information about prevention of weight gain. The tailored intervention included self-regulation techniques such as personalized feedback, goal setting, action planning, monitoring, and other techniques aimed at weight management. Participants included 539 overweight adults (mean age 46.9 years, mean body mass index [BMI] 28.03 kg/m(2), 31.2% male, 11% low education level) recruited from the general population. Use of the intervention and its planning tools were derived from server registration data. Physical activity, fat intake, motivational factors, and self-regulation skills were self-reported at baseline. Descriptive analyses and logistic regression analyses were used to analyze the results. RESULTS: Use of the tailored intervention decreased sharply after the first modules. Visiting the first tailored intervention module was more likely among participants with low levels of fat intake (OR 0.77, 95% CI 0.62-0.95) or planning for change in PA (OR 0.23, 95% CI 0.05-0.97). Revisiting the intervention was more likely among participants high in restrained eating (OR 2.45, 95% CI 1.12-5.43) or low in proactive coping skills for weight control (OR 0.28, 95% CI 0.10-0.76). The planning tools were used by 5%-55% of the participants, but only 20%-75% of the plans were of good quality. CONCLUSIONS: This study showed that psychological factors such as self-regulation skills and action planning were associated with repeated use of an online, computer-tailored self-regulation intervention aimed at prevention of weight gain among adults being overweight. Use of the intervention was not optimal, with a limited number of participants who visited all the intervention modules. The use of the action and coping planning components of the intervention was mediocre and the quality of the generated plans was low, especially for the coping plans. It is important to identify how the use of action planning and coping planning components in online interventions can be promoted and how the quality of plans generated through these tools can be improved. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register: NTR1862; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=1862 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6QG1ZPIzZ).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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