Effectiveness of a Digital Lifestyle Change Program in Obese and Type 2 Diabetes Populations: Service Evaluation of Real-World Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) and obesity is increasing, and the way people interact with health care is evolving. People traditionally access advice and support to improve their lifestyle and learn more about the self-management of T2DM in a face-to-face setting. Although these services have a strong evidence base, they have limitations for reaching specific groups of people. Digital programs could provide a new delivery model to help more people access health education and behavior change support, but long-term data supporting these programs are limited. OBJECTIVE: The purpose of this service evaluation was to analyze the weight change of people who participated in OurPath (also known as Second Nature), a UK-based digital lifestyle change program, for either weight management or diabetes-related weight management and structured education at 6 and 12 months. METHODS: Participants either paid to access the program privately (self-funded clients) or were referred by their general practitioner to participate in the program free of charge (funded by the National Health Service). Additional follow-up support was provided to help people to maintain lifestyle changes. To retrospectively assess potential weight loss, the analysis included data from participants who submitted weight readings at baseline and 6 and 12 months after starting the program. Changes in weight after 6 and 12 months were primary outcome measures. RESULTS: For the 896 participants who submitted baseline and 6- and 12-month data, a significant change in mean weight of -7.12 kg (-7.50%; SD 6.37; P<.001) was observed at 6 months. Data from the same participants at 12 months showed a change in mean weight when compared with a baseline of -6.14 kg (-6.48%; SD 6.97; P<.001). CONCLUSIONS: The data presented here had several limitations, and there were too many uncertainties to make any reliable conclusions. However, these results suggest that digital lifestyle change programs could provide a new way to help people to access nutritional advice and support to achieve weight loss. Further research into digital education and coaching platforms is needed to establish their effectiveness.
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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».