Improving Nutrition and Activity Behaviors Using Digital Technology and Tailored Feedback: Protocol for the Tailored Diet and Activity (ToDAy) Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excess weight is a major risk factor for chronic diseases. In Australia, over 60% of adults are overweight or obese. The overconsumption of energy-dense nutrient-poor (EDNP) foods and low physical activity (PA) levels are key factors contributing to population obesity. New cost-effective approaches to improve population diet and PA behaviors are needed. OBJECTIVE: This 1-year randomized controlled trial (6-month intervention and 6-month follow-up) aims to investigate whether a tailored intervention using mobile technology can improve diet and PA behaviors leading to weight loss in adults (aged 18-65 years) who are overweight or obese and recruited through a social marketing campaign (LiveLighter). METHODS: All eligible participants will provide data on demographics and lifestyle behaviors online at baseline, 6 months, and 12 months. Using two-stage randomization, participants will be allocated into one of three conditions (n=200 per group): tailored feedback delivered via email at seven time points, informed by objective dietary (mobile food record app) and activity (wearable activity monitor) assessment; active control receiving no tailored feedback, but undergoing the same objective assessments as tailored feedback; and online control receiving no tailored feedback or objective assessments. Primary outcome measures at 6 and 12 months are changes in body mass, EDNP food and beverage consumption, and daily moderate-to-vigorous PA (measured via accelerometry). Secondary outcomes include change in fruit and vegetable consumption, daily sedentary behaviors, and cost effectiveness. RESULTS: Enrolment commenced in August 2017. Primary outcomes at 12 months will be available for analysis from September 2019. CONCLUSIONS: Tailored email feedback provided to individuals may deliver a cost-effective strategy to overcome existing barriers to improving diet and PA. If found to be successful and cost effective, upscaling this intervention for inclusion in larger-scale interventions is highly feasible. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617000554369; https://www.anzctr.org.au /Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=371325&isReview=true. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12782.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».