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Enregistrement W2808326709 · doi:10.2196/resprot.9846

Comparison of Nutrigenomics Technology Interface Tools for Consumers and Health Professionals: Protocol for a Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2808326709 sur OpenAlexafffundvenue
Paula Littlejohn, Irene Cop, Erin B. Brown, Rimi Afroze, Karen Davison

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensFraser HealthVancouver Coastal HealthKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNutrigenomicsMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionBody mass indexAnthropometryIntervention (counseling)Test (biology)GerontologyPhysical therapyEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although nutrition interventions are a widely accepted resource for the prevention of long-term health conditions, current approaches have not adequately reduced chronic disease morbidity. Nutrigenomics has great potential; however, it is complicated to implement. There is a need for products based on nutrition-related gene test results that are easily understood, accessible, and used. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to compare a nonpractitioner-assisted direct-to-consumer self-driven approach to nutrigenomics versus an integrated and personalized practitioner-led method. METHODS: This 4-month study used a mixed-methods design that included (1) a phase 1 randomized controlled trial that examined the effectiveness of a multifaceted, nutrition-based gene test (components assessed included major nutrients, food tolerances, food taste and preferences, and micronutrients) in changing health behaviors, followed by (2) a qualitative investigation that explored participants' experiences. The study recruited 55 healthy males and females (aged 35-55 years) randomized as a 2:1 ratio where 36 received the intervention (gene test results plus integrated and personalized nutrition report) and 19 were assigned to the control group (gene test results report emailed). The primary outcomes of interest measures included changes in diet (nutrients, healthy eating index), changes in measures on General Self-efficacy and Health-Related Quality of Life scales, and anthropometrics (body mass index, waist-to-hip ratio) measured at baseline, post intervention (3 and 6 weeks), and the final visit (week 9 post intervention). RESULTS: Of the 478 individuals who expressed interest, 180 were invited (37.7%, 180/478) and completed the eligibility screening questionnaire; 73 of the 180 invited individuals (40.5%) were deemed eligible. Of the 73 individuals who were deemed to be eligible, 58 completed the baseline health questionnaire and food records (79%). Of these 58 individuals, 3 were excluded either because they did not complete all required data collection forms or were later found to be ineligible. The final sample (n=55) was mostly female (75%), married (85%), and those who had completed postsecondary education (62%). CONCLUSIONS: This study will leverage quantitative and qualitative findings, which will guide the development of nutrigenomics-based products in electronic formats that are user-friendly for consumers and health professionals. Although the quantitative data have not been analyzed yet, the overwhelming interest in the study and the extremely high retention rate show that there is a great degree of interest in this field. Given this interest and the fact that nutrigenomics is an evolving science, a need for continued research exists to further the understanding of the role of genetic variation and its role and applications in nutrition practice. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT03310814; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03310814 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6yGnU5deB). REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9846.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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