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Enregistrement W2783628593 · doi:10.2196/mhealth.7713

Face-to-Face Versus Mobile Versus Blended Weight Loss Program: Randomized Clinical Trial

2018· article· en· W2783628593 sur OpenAlexvenueno aff
Emalie Hurkmans, Christophe Matthys, An Bogaerts, Leonie Scheys, Karlien Devloo, Jan Seghers

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialWeight lossMedicineComputer sciencePsychologyObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conventional face-to-face weight loss and weight control programs are very labor intensive for both the patient and the provider. It is unclear to what extent conventional programs can be (partially) completed by mobile health (mHealth) apps. OBJECTIVE: The aim of this study was to compare the effectiveness of different weight loss programs using a combination of conventional and mobile programs among adults who are overweight (body mass index [BMI]>29 kg/m²). METHODS: A single-blinded randomized controlled trial among obese adults was performed from September 2015 to March 2016. The study took place in Leuven, Belgium. Of the 102 eligible (BMI >29 kg/m²) adults, 81 (79%) completed the study. The three intervention groups consisted of a conventional face-to-face weight loss program, a weight loss app program (app group), and a partial face-to-face and partial app program (combi group). All intervention groups received the same advice from a dietician and a physical activity coach during a 12-week period. The control group did not receive any information during the same period. Primary outcomes were weight reduction (5% decrease of baseline weight in kg), BMI, metabolic risk factors, dietary pattern, and physical activity. RESULTS: Significant more participants in all three intervention groups lost at least 5% or more of their weight at baseline compared with the control group. No significant difference was found between the combi group and the conventional group. A trend was found that more participants in the combi group lost 5% or more compared with the app group (19%), P=.06. A significant time x group effect was found for BMI and metabolic risk factors, with the control group having the worst results and the combi group being significantly better with regard to BMI compared with the app group. No significant group x time effects were found for the intake of different food and drinks and moderate to vigorous physical activity (MVPA). CONCLUSIONS: The results of this study show that a conventional weight loss program could partially be completed with an mHealth program without affecting the effectiveness. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02595671; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02595671 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6w1H0x1Q6).

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,388 · 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.

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

Citations78
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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