Using the Preparation Phase of the Multiphase Optimization Strategy to Develop a Messaging Component for Weight Loss: Formative and Pilot Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile messaging is often used in behavioral weight loss interventions, yet little is known as to the extent to which they contribute to weight loss when part of a multicomponent treatment package. The multiphase optimization strategy (MOST) is a framework that researchers can use to systematically investigate interventions that achieve desirable outcomes given specified constraints. OBJECTIVE: This study describes the use of MOST to develop a messaging intervention as a component to test as part of a weight loss treatment package in a subsequent optimization trial. METHODS: On the basis of our conceptual model, a text message intervention was created to support self-regulation of weight-related behaviors. We tested the messages in the ENLIGHTEN feasibility pilot study. Adults with overweight and obesity were recruited to participate in an 8-week weight loss program. Participants received a commercially available self-monitoring smartphone app, coaching calls, and text messages. The number and frequency of text messages sent were determined by individual preferences, and weight was assessed at 8 weeks. RESULTS: Participants (n=9) in the feasibility pilot study lost 3.2% of their initial body weight over the 8-week intervention and preferred to receive 1.8 texts per day for 4.3 days per week. Researcher burden in manually sending messages was high, and the cost of receiving text messages was a concern. Therefore, a fully automated push notification system was developed to facilitate sending tailored daily messages to participants to support weight loss. CONCLUSIONS: Following the completion of specifying the conceptual model and the feasibility pilot study, the message intervention went through a final iteration. Theory and feasibility pilot study results during the preparation phase informed critical decisions about automation, frequency, triggers, and content before inclusion as a treatment component in a factorial optimization trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01814072; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01814072.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».