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Enregistrement W2901612710 · doi:10.2196/10703

A Novel Mobile Phone App (OncoFood) to Record and Optimize the Dietary Behavior of Oncologic Patients: Pilot Study

2018· article· en· W2901612710 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHector Stiftung IIHector Stiftung
Mots-clésMobile appsMobile phonePhoneComputer sciencePsychologyMedicineHuman–computer interactionInternet privacyMultimediaWorld Wide WebTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Catabolism and tumor-specific therapy lead to reduced nutrient intake and weight loss in cancer patients. Maintaining a specific individualized diet can be challenging for the patient as the nutritional counseling options are limited. Monitoring of nutrient intake and frequent feedback are, however, vital for successful nutritional therapy because they support the patient's compliance and realization of dietary therapeutic goals. OBJECTIVE: This study aimed at investigating the feasibility and applicability of a novel mobile phone app to assess and evaluate dietary behaviors in oncologic patients. METHODS: To determine dietary habits and food preferences in oncologic patients, initially 1400 nutritional records were evaluated and analyzed. The results provided the basis for creating a nutritional mobile phone app. Key requirements for the app included simple handling, recording the daily intake, and a comparison of nutrient targets and current status. In total, 39 cancer patients were recruited for the study; 15 patients dropped out prior to the study. All patients received a nutritional anamnesis, nutritional analysis, and nutritional counseling. Individual energy and nutrient aims were defined. The intervention group (n=12) additionally used the app. Weight and body composition of each group were evaluated after 4 weeks. RESULTS: The app group gained significantly more weight (P=.045; mean weight 1.03 kg vs -1.46 kg). Also, skeletal muscle mass showed a significant increase in the app group (P=.009; mean skeletal muscle mass 0.58 kg vs -0.61 kg) compared with the control group. There was no significant difference between groups relating to the daily protein intake (P=.06). Additionally, there was a decrease in macronutrient intake during the study period in the control group. CONCLUSIONS: Our study indicates that patients who track their daily dietary habits using a mobile phone app are more likely to reach their nutritional goals than the control patients. Further large-scale studies are needed to confirm these initial findings and test the applicability on a broader basis.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,314 · 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