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Enregistrement W2912517729 · doi:10.2196/11832

Effect of Serial Anthropometric Measurements and Motivational Text Messages on Weight Reduction Among Workers: Pilot Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2912517729 sur OpenAlexvenueno aff
Renee Chan, Matthew Nguyen, Rachel Smith, Sarah Spencer, Sabrina Pit

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Sydney University
Mots-clésRandomized controlled trialAnthropometrymHealthReduction (mathematics)PsychologyMedicinePhysical therapyMathematicsPsychological interventionInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is an endemic problem with significant health and financial consequences. Text messaging has been shown to be a simple and effective method of facilitating weight reduction. In addition, waist-to-hip ratio (WHR) has emerged as a significant anthropometric measure. However, few studies have examined the effect of serial anthropometric self-measurement combined with text messaging. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to assess whether an 8-week program, consisting of weekly serial self-measurements of waist and hip circumference, combined with motivational text messages, could reduce WHR among Australian workers. METHODS: This was a community-based, participant-blinded, staggered-entry, parallel group study. Adult workers with access to mobile phones were eligible and recruited through an open access Web-based survey. Participants were randomly allocated to receive intervention or control messages for 8 weeks. Outcome data were self-assessed through a Web-based survey. RESULTS: A total of 60 participants were randomized with 30 participants each allocated to a control and an intervention group. There was no significant change in WHR (P=.43), and all secondary outcome measures did not differ between the intervention group and the control group at the end of the 8-week intervention. Both groups, however, showed a significant decrease in burnout over time (mean [SE]: pre 4.80 [0.39] vs post 3.36 [0.46]; P=.004). The intervention uptake followed a downward trend. Peak participant replies to weekly self-measurements were received in week 3 (14/23, 61%) and the least in week 8 (8/23, 35%). No harm was found to result from this study. CONCLUSIONS: This study is an innovative pilot trial using text messaging and serial anthropometric measurements in weight management. No change was detected in WHRs in Australian workers over 8 weeks; therefore, it could not be concluded whether the intervention affected the primary outcome. However, these results should be interpreted in the context of limited sample size and decreasing intervention uptake over the course of the study. This pilot trial is useful for informing and contributing to the design of future studies and the growing body of literature on serial self-measurements combined with text messaging. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12616001496404; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=371696&isReview=true (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73UkKFjSw).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,375 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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