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Enregistrement W2462105560 · doi:10.2196/games.5708

A Serious Game to Increase Healthy Food Consumption in Overweight or Obese Adults: Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2462105560 sur OpenAlexvenueno aff
Tegan Blackburne, Alexandra Rodriguez, Stuart J. Johnstone

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightObesityConsumption (sociology)Randomized controlled trialCognitionPsychologyMedicineGerontologyEnvironmental healthPsychiatryInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is a growing global issue that is linked to cognitive and psychological deficits. OBJECTIVE: This preliminary study investigated the efficacy of training to improve inhibitory control (IC), a process linked to overeating, on consumption and cognitive control factors. METHODS: This study utilized a multisession mobile phone-based intervention to train IC in an overweight and obese population using a randomized waitlist-control design. A combination of self-assessment questionnaires and psychophysiological measures was used to assess the efficacy of the intervention in terms of improved general IC and modified food consumption after training. Attitudes toward food were also assessed to determine their mediating role in food choices. A total of 58 participants (47 female) completed 2 assessment sessions 3 weeks apart, with 2 weeks of intervention training for the training group during this time. The groups did not differ in baseline demographics including age, body mass index, and inhibitory control. RESULTS: Inhibitory control ability improved across the training sessions, with increases in P3 amplitude implying increased cognitive control over responses. Inhibitory control training was associated with increased healthy and reduced unhealthy food consumption in a taste test and in the week following training, as measured by the Healthy Eating Quiz and the food consumption test. Cognitive restraint was enhanced after training for the training but not the waitlist condition in the Three-Factor Eating Questionnaire, implying that attempts to avoid unhealthy foods in the future will be easier for the training group participants. CONCLUSIONS: Inhibitory control training delivered via a purpose-designed mobile phone app is easy to complete, is convenient, and can increase cognitive restraint and reduce unhealthy food consumption. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12616000263493; http://www.ANZCTR.org.au/ACTRN12616000263493.aspx (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6ioHjGING).

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)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations59
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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