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Enregistrement W2926376885 · doi:10.1371/journal.pmed.1002793

Behavioural intervention for weight loss maintenance versus standard weight advice in adults with obesity: A randomised controlled trial in the UK (NULevel Trial)

2019· article· en· W2926376885 sur OpenAlexaff
Falko F. Sniehotta, Elizabeth H. Evans, Kirby Sainsbury, Ashley Adamson, Alan M. Batterham, Frauke Becker, Heather Brown, Stephan U Dombrowski, Dan Jackson, Denise Howel, Karim S. Ladha, Elaine McColl, Patrick Olivier, Alexander J. Rothman, Alison Steel, Luke Vale, Rute Vieira, Martin White, Peter J. Wright, Vera Araújo‐Soares

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesWorld Cancer Research FundStroke AssociationEconomic and Social Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilPublic Health AgencyHealth and Social Care Research and Development DivisionNational Institute for Health and Care ResearchUnited Kingdom Clinical Research CollaborationWellcome TrustBritish Heart FoundationCancer Research UK
Mots-clésWeight lossMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyObesityPsychological interventionIntervention (counseling)Weight managementGerontologySurgeryPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scalable weight loss maintenance (WLM) interventions for adults with obesity are lacking but vital for the health and economic benefits of weight loss to be fully realised. We examined the effectiveness and cost-effectiveness of a low-intensity technology-mediated behavioural intervention to support WLM in adults with obesity after clinically significant weight loss (≥5%) compared to standard lifestyle advice. METHODS AND FINDINGS: The NULevel trial was an open-label randomised controlled superiority trial in 288 adults recruited April 2014 to May 2015 with weight loss of ≥5% within the previous 12 months, from a pre-weight loss BMI of ≥30 kg/m2. Participants were self-selected, and the majority self-certified previous weight loss. We used a web-based randomisation system to assign participants to either standard lifestyle advice via newsletter (control arm) or a technology-mediated low-intensity behavioural WLM programme (intervention arm). The intervention comprised a single face-to-face goal-setting meeting, self-monitoring, and remote feedback on weight, diet, and physical activity via links embedded in short message service (SMS). All participants were provided with wirelessly connected weighing scales, but only participants in the intervention arm were instructed to weigh themselves daily and told that they would receive feedback on their weight. After 12 months, we measured the primary outcome, weight (kilograms), as well as frequency of self-weighing, objective physical activity (via accelerometry), psychological variables, and cost-effectiveness. The study was powered to detect a between-group weight difference of ±2.5 kg at follow-up. Overall, 264 participants (92%) completed the trial. Mean weight gain from baseline to 12 months was 1.8 kg (95% CI 0.5-3.1) in the intervention group (n = 131) and 1.8 kg (95% CI 0.6-3.0) in the control group (n = 133). There was no evidence of an effect on weight at 12 months (difference in adjusted mean weight change from baseline: -0.07 [95% CI 1.7 to -1.9], p = 0.9). Intervention participants weighed themselves more frequently than control participants and were more physically active. Intervention participants reported greater satisfaction with weight outcomes, more planning for dietary and physical activity goals and for managing lapses, and greater confidence for healthy eating, weight loss, and WLM. Potential limitations, such as the use of connected weighing study in both trial arms, the absence of a measurement of energy intake, and the recruitment from one region of the United Kingdom, are discussed. CONCLUSIONS: There was no difference in the WLM of participants who received the NULevel intervention compared to participants who received standard lifestyle advice via newsletter. The intervention affected some, but not all, process-related secondary outcomes of the trial. TRIAL REGISTRATION: This trial is registered with the ISRCTN registry (ISRCTN 14657176; registration date 20 March 2014).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations60
Publié2019
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