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Enregistrement W2124977028 · doi:10.2196/mhealth.4222

The Effectiveness of Mobile Phone-Based Care for Weight Control in Metabolic Syndrome Patients: Randomized Controlled Trial

2015· article· en· W2124977028 sur OpenAlexvenueno aff
Bumjo Oh, Belong Cho, Min Kyu Han, Ho-Chun Choi, Mi Na Lee, Hee‐Cheol Kang, Chang Hee Lee, Heeseong Yun, Young-Ho Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésOverweightMedicineWeight lossRandomized controlled trialObesityIntervention (counseling)Physical therapyMetabolic syndromeHealth careInclusion and exclusion criteriamHealthPsychological interventionGerontologyInternal medicineAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overweight and obesity, due to a Westernized diet and lack of exercise, are serious global problems that negatively affect not only personal health, but national economies as well. To solve these problems, preventative-based approaches should be taken rather than medical treatments after the occurrence of disease. The improvement of individual life habits, through continuous care, is thus a paramount, long-term treatment goal. This study describes the effects of ubiquitous health care (uHealth care) or SmartCare services in the treatment of weight loss and obesity. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the effect of SmartCare services on weight loss compared to the effects of existing outpatient treatments in obese patients with metabolic syndrome. METHODS: Metabolic syndrome patients who met the inclusion/exclusion criteria were enrolled in the study and randomized into an intervention or control group. The intervention group was provided with remote monitoring and health care services in addition to the existing treatment. The control group was provided with only the existing treatment. Pedometers were given to all of the patients. Additionally, mobile phones and body composition monitors were provided to the intervention group while body weight scales were provided to the control group. The patients visited the hospitals at 12 and 24 weeks following the baseline examination to receive efficacy and safety evaluations. RESULTS: Mean weight reduction from baseline to week 24 was measured as a primary efficacy evaluation parameter and was found to be 2.21 kg (SD 3.60) and 0.77 kg (SD 2.77) in the intervention and control group, respectively. The intervention group had a larger decrement compared to the control group (P<.001). Among the secondary efficacy evaluation parameters, body mass index (BMI) (P<.001), body fat rate (P=.001), decrement of waist measurement (P<.001), and diet habit (P=.012) improvement ratings from baseline to week 24 were found to be superior in the intervention group compared with the control group. The proportion of patients whose body weight decreased by ≥10%, lipid profiles, blood pressure, prevalence of metabolic syndrome, change in the number of metabolic syndrome elements, smoking rate, drinking rate, and physical activity were not statistically significant between the groups. CONCLUSIONS: The efficacy of SmartCare services was confirmed as the intervention group that received both SmartCare services and the existing treatment had superior results compared with the control group that only received the existing treatment. Importantly, no specific problems with respect to safety concerns were observed. SmartCare service is thus an effective way to control the weight of obese patients with metabolic syndrome. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01344811; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01344811 (Archived by Webcite at http://www.webcitation.org/6alT2MmIB).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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