Use of a Smartphone-Based Mobile App for Weight Management in Obese Minority Stroke Survivors: Pilot Randomized Controlled Trial With Open Blinded End Point
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minorities have an increased incidence of early-onset, obesity-related cerebrovascular disease. Unfortunately, effective weight management in this vulnerable population has significant barriers. OBJECTIVE: Our objective was to determine the feasibility and preliminary treatment effects of a smartphone-based weight loss intervention versus food journals to monitor dietary patterns in minority stroke patients. METHODS: Swipe out Stroke was a pilot prospective randomized controlled trial with open blinded end point. Minority stroke patients and their caregivers were screened for participation using cluster enrollment. We used adaptive randomization for assignment to a behavior intervention with (1) smartphone-based self-monitoring or (2) food journal self-monitoring. The smartphone group used Lose it! to record meals and communicate with us. Reminder messages (first 30 days), weekly summaries plus reminder messages on missed days (days 31-90), and weekly summaries only (days 91-180) were sent via push notifications. The food journal group used paper diaries. Both groups received 4 in-person visits (baseline and 30, 90, and 180 days), culturally competent counseling, and educational materials. The primary outcome was reduced total body weight. RESULTS: We enrolled 36 stroke patients (n=23, 64% African American; n=13, 36% Hispanic), 17 in the smartphone group, and 19 in the food journal group. Mean age was 54 (SD 9) years; mean body mass index was 35.7 (SD 5.7) kg/m2; education, employment status, and family history of stroke or obesity did not differ between the groups. Baseline rates of depression (Patient Health Questionnaire-9 [PHQ-9] score median 5.5, IQR 3.0-9.5), cognitive impairment (Montreal Cognitive Assessment score median 23.5, IQR 21-26), and inability to ambulate (5/36, 14% with modified Rankin Scale score 3) were similar. In total, 25 (69%) stroke survivors completed Swipe out Stroke (13/17 in the smartphone group, 12/19 in the food journal group); 1 participant in the smartphone group died. Median weight change at 180 days was 5.7 lb (IQR -2.4 to 8.0) in the smartphone group versus 6.4 lb (IQR -2.2 to 12.5; P=.77) in the food journal group. Depression was significantly lower at 30 days in the smartphone group than in the food journal group (PHQ-9 score 2 vs 8; P=.03). Clinically relevant depression rates remained in the zero to minimal range for the smartphone group compared with mild to moderate range in the food journal group at day 90 (PHQ-9 score 3.5 vs 4.5; P=.39) and day 180 (PHQ-9 score 3 vs 6; P=.12). CONCLUSIONS: In a population of obese minority stroke survivors, the use of a smartphone did not lead to a significant difference in weight change compared with keeping a food journal. The presence of baseline depression (19/36, 53%) was a confounding variable, which improved with app engagement. Future studies that include treatment of poststroke depression may positively influence intervention efficacy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02531074; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02531074.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».