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Enregistrement W2147891722

The Effect of Mobile Phone Short Messages System on Physical Activity and Anthropometric Measures among Postmenopausal Women

2014· article· en· W2147891722 sur OpenAlexvenueno aff
Parvin Abedi, Saeed Shirali, Amir Jamshidnezhad, Mahdis Vakili, Maryam Sharafi, Seyed Ahmad Hosseini

Notice bibliographique

RevueJournal of academic and applied studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaistAnthropometryMedicinePhysical therapyBody mass indexCircumferencePhysical activityIntervention (counseling)Randomized controlled trialWaist–hip ratioMathematicsInternal medicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to evaluate the impact of mobile phone short messages system on physical activity and anthropometric measures among postmenopausal women in Iran. This was a randomized controlled trial in which 100 postmenopausal women with body mass index (BMI) ≥25were recruited randomly in Ahvaz, Iran. Weight, height, waist circumference, hip circumference, waist-hip ratio and physical activity were measured at the beginning and four months after intervention. Intervention was including; 49 short messages with the content of motivating the subjects to enhance their daily physical activity that sent for participants every other day. The control group received the routine care. The descriptive, independent t-test, paired t-test and chi-square test were utilized for statistical purposes. At the end of the study, weight reduced significantly in the control group compared to the intervention group (p=0.004) and physical activity level was reduced in both groups after four months; however the reduction was more evident in the control group. There was not any significant difference between two groups regarding weight, BMI, waist circumference, hip circumference, waisthip ratio and physical activity. Further studies with aim of compare mobile short messages with other educational methods are recommended.

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,412
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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