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Enregistrement W2185278567 · doi:10.3233/thc-151026

Online and smartphone based cognitive behavioral therapy for bariatric surgery patients: Initial pilot study

2015· article· en· W2185278567 sur OpenAlexaffabout
Melvyn Zhang, Roger Ho, Stephanie E. Cassin, Raed Hawa, Sanjeev Sockalingam

Notice bibliographique

RevueTechnology and Health Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Behavioral therapyObesityCognitive behavioral therapyPhysical therapyCognitionPsychiatryClinical psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The respective rates of obesity in Canada and the United states are estimated to be 24.1% and 34.1%. Due to the increased incidence of obesity, Bariatric surgery has been recognized as one of the treatment options. Despite the success of Bariatric surgery, studies have proposed that it has neglected the contributions of other factors, such as psychological factors in the causation as well as the maintenance of obesity amongst individuals. Cognitive behavioral therapy (CBT) is largely a psychosocial intervention that has been shown to be efficacious, as studies have demonstrated that even brief CBT interventions could help in the reduction of binge eating and maintenance of weight loss. Previously identified problems with regards to the integration and the provision of such interventions include that of geographical barriers. In order to overcome the geographical barriers, telephone-based CBT has been conceptualized. Over the past decade, there has been massive advancement and development in Internet, Web-based and smartphone technologies, but there is still a paucity of applications in this area. OBJECTIVE: Our current research objective is to determine if bariatric surgery patients will be receptive towards an online and smartphone based CBT intervention. METHODOLOGY: The Bariatric Surgery Online CBT portal and Smartphone companion application was developed between July 2013 and December 2013. A low-cost methodology of developing the online portal was adopted. In terms of development, 4 core development phases were adopted. These included that of: a) Formulation of users' requirements, b) System design and development, c) System evaluation and d) System deployment and pilot application. The bariatric surgery workgroup from the Toronto Western Hospital helped with the recruitment of the subjects from the outpatient specialist service. Links to the web-portal was provided to each of the participants recruited. RESULTS: Since the inception of the online portal to date, in terms of usage rates, there have been a total of 2408 visitors to the online portal. The majority of the visitors are from Canada (n= 1879). From the analytics, a total of 8 users have participated in the pre-assessment questionnaire and have attempted and tried to use the individual modules. Since the inception of the pilot study from January 2014 till October 2014, 4 individuals have completed at least 3 modules available on the online portal. CONCLUSIONS: This is one of the first few studies that have demonstrated the potential feasibility of having an online and smartphone cognitive behavioral portal to serve the psychological needs of bariatric surgery patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,275 · 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 non 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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