Efficacy and acceptability of self‐monitoring via a smartphone application versus traditional paper records in an intensive outpatient eating disorder treatment setting
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».