A systematic review with meta‐analyses of text message‐delivered behaviour change interventions for weight loss and weight loss maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Short Message Service (SMS)-delivered behaviour change interventions are frequently used to support weight management. This systematic review examines the effectiveness of SMS-delivered behaviour change interventions for weight management. Electronic databases were searched for randomised controlled trials (RCTs) comparing SMS-delivered adult weight management interventions to control groups, published between 1990 and 2018. Weight change was examined using random effects meta-analyses at intervention cessation and postintervention follow-up. Subgroup analyses examined intervention duration, SMS frequency, theory use, SMS interactivity, and SMS tailoring. Fifteen studies met inclusion criteria (2705 participants). For weight loss interventions (n = 12, 1977 participants), the mean difference in weight change was -2.28 kg (95% confidence interval [CI] -3.17 to -1.36 kg). No studies reported postintervention follow-up. For weight loss maintenance interventions (n = 3, 728 participants), the mean difference in weight change was -0.68 kg (95% CI, -1.31 to -0.05 kg), and postintervention follow-up (n = 2, 498 participants) effects were -0.57 kg (95% CI, -1.67 to 0.53 kg). No subgroup differences were found. SMS-delivered behaviour change interventions for weight loss led to significant small to moderate weight loss and weight loss maintenance compared with control groups. Evidence on long-term effects is limited. SMS-delivered behaviour change interventions are a potentially effective and scalable intervention option for obesity treatment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».