Feasibility Randomized Controlled Trial of ImpulsePal: Smartphone App–Based Weight Management Intervention to Reduce Impulsive Eating in Overweight Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ImpulsePal is a theory-driven (dual-process), evidence-informed, and person-centered smartphone app intervention designed to help people manage impulsive processes that prompt unhealthy eating to facilitate dietary change and weight loss. OBJECTIVE: The aims of this study were to (1) assess the feasibility of trial procedures for evaluation of the ImpulsePal intervention, (2) estimate standard deviations of outcomes, and (3) assess usability of, and satisfaction with, ImpulsePal. METHODS: , and having access to an Android-based device. Weight was measured (as the proposed primary outcome for a full-scale trial) at baseline, 1 month, and 3 months of follow-up. Participants were randomized in a 2:1 allocation ratio to the ImpulsePal intervention or a waiting list control group. A nested action-research study allowed for data-driven refinement of the intervention across 2 cycles of feedback. RESULTS: We screened 179 participants for eligibility, and 58 were randomized to the intervention group and 30 to the control group. Data were available for 74 (84%, 74/88) participants at 1 month and 67 (76%, 67/88) participants at 3 months. The intervention group (n=43) lost 1.03 kg (95% CI 0.33 to 1.74) more than controls (n=26) at 1 month and 1.01 kg (95% CI -0.45 to 2.47) more than controls (n=43 and n=24, respectively) at 3 months. Feedback suggested changes to intervention design were required to (1) improve receipt and understanding of instructions and (2) facilitate further engagement with the app and its strategies. CONCLUSIONS: The evaluation methods and delivery of the ImpulsePal app intervention are feasible, and the trial procedures, measures, and intervention are acceptable and satisfactory to the participants. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 14886370; http://www.isrctn.com/ISRCTN14886370 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/76WcEpZ51).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».