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Enregistrement W2800704673 · doi:10.2196/mhealth.9218

Long-Term Effectiveness of a Smartphone App for Improving Healthy Lifestyles in General Population in Primary Care: Randomized Controlled Trial (Evident II Study)

2018· article· en· W2800704673 sur OpenAlexvenueno aff
Luis García‐Ortiz, José I. Recio-Rodríguez, Cristina Agudo-Conde, María C. Patino‐Alonso, A. Fernández, Irene Repiso-Gento, Elisa Puigdomènech, Natividad González-Viejo, María Soledad Arietaleanizbeaskoa, Yolanda Schmolling-Guinovart, Manuel A. Gómez‐Marcos, Emiliano Rodríguez‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésRandomized controlled trialmHealthSmartphone applicationSmartphone appPopulationGerontologyMedicineTerm (time)Physical therapyPrimary carePsychologyApplied psychologyFamily medicineInternet privacyMultimediaComputer scienceNursingEnvironmental healthPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information and communication technologies are currently among the supporting elements that may contribute to improving health and changing lifestyles. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the long-term effectiveness of adding an app to standardized counseling in order to increase physical activity (PA) and adherence to the Mediterranean diet and to analyze the effects of app adherence in lifestyle changes. METHODS: A randomized, multicenter clinical trial with a 12 month-follow up was conducted, involving 833 participants recruited by random sampling in 6 primary Spanish care centers (415 vs 418). Counseling on PA and the Mediterranean diet was given to both groups by a research nurse; however, the counseling + app group (intervention group) received additional training in the use of an app that was designed to promote the Mediterranean diet and PA over a 3-month period. Main outcomes and measures included PA by accelerometer and the 7-day Physical Activity Recall (PAR) questionnaire and adherence to the Mediterranean diet by an adherence screener questionnaire. We considered adherence to the app to be high when it was used for more than 60 days. RESULTS: The mean age was 51 years (SD 12) in the intervention group and 52.3 years (SD 12.0) in the counseling-only group; females predominated in both groups (60.0%, 249/415 and 64.1%, 268/418, respectively). PA by accelerometer declined in both groups at 12 months (P value for tendency in moderate to vigorous PA, [MVPA]=.15). The intervention subgroup with high app adherence had better behavior than the low adherence subgroup (P value for tendency in MVPA=.001). PA analyzed by 7-day PAR did not show changes at 12 months in any of the groups (P value for tendency=.25). In the Mediterranean diet, an increase in adherence was observed in both groups at 12 months with no differences between them (P value for tendency=.46). In these two cases, the group with high app adherence also had better behavior, although without reaching significance for the tendency (P>.05). CONCLUSIONS: The participants with strongest app adherence showed better outcomes in terms of maintenance of healthy lifestyles at 12 months than those with weaker adherence. Overall, however, we found no differences between intervention group and counseling-only group in PA increase and adherence to the Mediterranean diet in the long term.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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