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Enregistrement W3005692533 · doi:10.1002/erv.2727

Efficacy and acceptability of self‐monitoring via a smartphone application versus traditional paper records in an intensive outpatient eating disorder treatment setting

2020· article· en· W3005692533 sur OpenAlexafffund
Aaron Keshen, Thomas Helson, Sarrah I. Ali, Laura Dixon, Jenna Tregarthen, Joel M. Town

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesQEII Foundation
Mots-clésMedicineMedical recordSelf-monitoringClinical trialEating disordersRandomized controlled trialPhysical therapyPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although self-monitoring is an important part of eating disorder treatment, non-adherence is commonly observed among patients asked to maintain paper food records. This study aims to compare the efficacy and acceptability of electronic self-monitoring via Recovery Record to self-monitoring via traditional paper records, in an intensive outpatient (IOP) eating disorder treatment for adults. METHOD: Ninety patients were recruited from an IOP eating disorder clinic and randomly assigned to the experimental or control condition. Those in the control condition received the standard treatment delivered by the IOP programme, including the use of paper records for self-monitoring. Those in the experimental condition received the same treatment but used Recovery Record for self-monitoring. RESULTS: The results did not demonstrate statistically significant group differences over time on eating disorder symptomatology, and there were no statistically significant group differences on acceptability or adherence. CONCLUSIONS: Our pilot efficacy data do not support superiority of the app over paper records in an IOP setting, so proceeding to a larger efficacy trial is not warranted. Future studies should aim to determine whether the app is efficacious as an adjunct to less intensive treatment or to further explore adherence and acceptability outcomes in studies with larger sample sizes. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02484794.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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