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Enregistrement W2981830989 · doi:10.2196/14615

The Effect of Smartphone Apps Versus Supervised Exercise on Physical Activity, Cardiorespiratory Fitness, and Body Composition Among Individuals With Mild-to-Moderate Mobility Disability: Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2981830989 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Berglind, Diego Yacamán-Méndez, Catharina Lavebratt, Yvonne Forsell

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésCardiorespiratory fitnessPhysical therapyRandomized controlled trialMedicineHealth coachingPsychological interventionmHealthCoachingIntervention (counseling)Bioelectrical impedance analysisPhysical medicine and rehabilitationBody mass indexPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adequate levels of physical activity (PA) and good cardiorespiratory fitness (CRF) are associated with profound health benefits for individuals with mobility disability (MD). Despite the vast amount of research published in the field of PA interventions, little attention has been given to individuals with MD. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the efficacy of an app-based versus a supervised exercise and health coaching program to support adults with MD to increase levels of PA, CRF, and improve body composition. METHODS: Participants with self-perceived MD, aged 18 to 45 years, were included in this 12-week parallel-group randomized controlled trial and allocated at random to an app-based intervention, using commercially available apps-the Swedish Military training app (FMTK), the Acupedo walking app, and the LogMyFood food photography app-or a supervised exercise and health coaching intervention, including 1 weekly supervised exercise session and healthy lifestyle coaching. The primary outcome was the level of moderate-to-vigorous PA (MVPA) measured with accelerometers. Secondary outcomes included CRF measured by a submaximal test performed on a stationary bicycle and body composition measured by bioelectrical impedance. All outcomes were measured at baseline, 6 weeks, and 12 weeks. Linear mixed-effect models were used to assess the between-group differences, as well as the within-group changes through time, in each intervention group. RESULTS: A total of 110 participants with MD were randomized to an app-based intervention (n=55) or a supervised exercise and health intervention (n=55). The mean age of participants was 34.9 years (SD 6.1), and 81.8% (90/110) of the participants were women. CRF showed a moderate increase in both groups after 12 weeks-1.07 (95% CI -0.14 to 2.27) mL/kg/min increase in the app-based group and 1.76 (95% CI 0.70 to 2.83) mLkg/min increase in the supervised exercise group. However, the intention-to-treat analysis showed no significant differences between the groups in MVPA or CRF after 12 weeks. Waist circumference was significantly lower in the app-based intervention group. CONCLUSIONS: Commercially available apps increased levels of CRF and improved body composition over 12 weeks to the same extent as supervised exercise sessions, showing that both are equally effective. However, neither the app-based intervention nor the supervised exercise intervention increased MVPA. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 22387524; http://isrctn.com/ISRCTN22387524.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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