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Enregistrement W2943494218 · doi:10.2196/14386

Self-Administered Auricular Acupressure Integrated With a Smartphone App for Weight Reduction: Randomized Feasibility Trial

2019· article· en· W2943494218 sur OpenAlexvenueno aff
Lorna Kwai Ping Suen, Wenru Wang, Kenneth K.Y. Cheng, Matthew Chin Heng Chua, Wing‐Fai Yeung, Wai Kin Koh, Simon K. W. Yeung, Yuen‐Shan Ho

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHong Kong Polytechnic University
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialAcupressurePhysical therapyWeight lossAdverse effectSmartphone appmHealthSmartphone applicationObesityPsychological interventionInternal medicineAlternative medicineMultimediaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is a common global health problem and increases the risk of many chronic illnesses. Given the adverse effects of antiobesity agents and bariatric surgeries, the exploration of noninvasive and nonpharmacological complementary methods for weight reduction is warranted. OBJECTIVE: The study aimed to determine whether self-administered auricular acupressure (AA) integrated with a smartphone app was more effective than using AA alone or the controls for weight reduction. METHODS: This study is a 3-arm randomized waitlist-controlled feasibility trial. A total of 59 eligible participants were randomly divided into either group 1 (AA group, n=19), group 2 (AA plus smartphone app, n=19), or group 3 (waitlist control, n=21). A total of 6 reflective zones or acupoints for weight reduction were chosen. The smartphone app could send out daily messages to the subjects to remind them to perform self-pressing on the 6 ear acupoints. A "date picker" of the 8-week treatment course was used to enable the users to input the compliance of pressing and the number of bowel movement daily instead of using the booklet for recordings. The app also served as a reminder for the subjects regarding the dates for returning to the center for acupoint changing and assessments. Treatment was delivered 2 times a week, for 8 weeks. Generalized estimating equations were used to examine the interactions among the groups before and after intervention. RESULTS: Subjects in group 2 expressed that the smartphone app was useful (7.41 out of 10). The most popular features were the daily reminders for performing self-pressing (88%), the ear diagram indicating the locations and functions of the 6 ear points (71%), and ear pressing method demonstrated in the video scripts (47%). Nearly 90% of the participants completed the 8-week intervention, with a high satisfaction toward the overall arrangement (8.37 out of 10). The subjects in group 1 and 2 achieved better therapeutic effects in terms of body weight, body mass index (BMI), waist circumference, and hip circumference and perceived more fullness before meals than the waitlist controls. Although no significant differences in the pairwise comparisons between the 2 groups were detected (P>.05), the decrease in body weight, BMI, body fat, visceral fat rating and leptin level, and increase in adiponectin level were notable in group 2 before and after the intervention. CONCLUSIONS: The high compliance rate and high satisfaction toward the trial arrangement indicate that AA can be used to achieve weight reduction and applied in future large-scale studies. AA integrated with the smartphone app has a more notable effect than using AA alone for weight reduction. Larger sample size should be considered in future trials to determine the causal relationship between treatment and effect. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03442712; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03442712 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/78L2tO8Ql).

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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