Effect of an mHealth Intervention Using a Pedometer App With Full In-Person Counseling on Body Composition of Overweight Adults: Randomized Controlled Weight Loss Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In clinical practice, it is difficult to convey the benefits of sustained physical activity to adult patients with excess weight or obesity. For this purpose, a goal-setting walking prescription may be an effective strategy. OBJECTIVE: This study aimed to determine the efficacy of the intervention of a pedometer app in setting a goal to reach 10,000 steps per day in adults. METHODS: Overweight adults (n=98; mean body mass index 32.53 [SD 4.92] kg/m2) were randomized to one of two conditions (control or intervention). Both groups downloaded a pedometer app that recorded their daily step counts and were given a daily walking goal of 10,000 steps. Subjects participated in a 24-week in-person behavioral weight control program and were asked to monitor their daily levels using the pedometer app. Baseline data were recorded and followed up weekly. Only the intervention group had structured information delivery, a personalized physical activity prescription, and follow-up on number of steps per day. RESULTS: The results show that regardless of sex or age, prescribing walking increased the number of steps per day by 4806 step on average (standardized β coefficient=-0.813, SE=427.586, t=-11.242, P<.001). CONCLUSIONS: These results could have implications for improving self-monitoring in overweight adults during periods of weight loss. Health professionals should analyze the implementation of tools that permit them to prescribe, follow up, and encourage the achievement of a goal of physical activity in overweight or obese patients. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03845478; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03845478.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».