Lifestyle Intervention Enabled by Mobile Technology on Weight Loss in Patients With Nonalcoholic Fatty Liver Disease: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) reaches up to 30% in the Asian adult population, with a higher prevalence in obese patients. Weight reduction is typically recommended for patients at high risk or diagnosed with NAFLD, but is a challenge to achieve. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the effect of a lifestyle intervention with a mobile app on weight loss in NAFLD patients. METHODS: who were recruited from a fatty liver outpatient clinic. The patients were randomly allocated to either a control group (n=53) receiving standard care, consisting of dietary and lifestyle advice by a trained nurse, or an intervention group (n=55) utilizing the Nutritionist Buddy (nBuddy) mobile app in addition to receiving dietary and lifestyle advice by a dietitian. Body weight, alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), waist circumference, and blood pressure were measured at baseline, and then at 3 and 6 months. Intention-to-treat and per-protocol analyses were used for statistical comparisons. RESULTS: The intervention group had a 5-fold higher likelihood (relative risk 5.2, P=.003, 95% CI 1.8-15.4) of achieving ≥5% weight loss compared to the control group at 6 months. The intervention group also showed greater reductions in weight (mean 3.2, SD 4.1 kg vs mean 0.5, SD 2.9 kg; P<.001), waist circumference (mean 2.9, SD 5.0 cm vs mean -0.7, SD 4.4 cm; P<.001), systolic blood pressure (mean 12.4, SD 14.8 mmHg vs mean 2.4, SD 12.4 mmHg; P=.003), diastolic blood pressure (mean 6.8, SD 8.9 mmHg vs mean -0.9, SD 10.0 mmHg; P=.001), ALT (mean 33.5, SD 40.4 IU/L vs mean 11.5, SD 35.2 IU/L; P=.004), and AST (mean 17.4, SD 27.5 U/L vs mean 7.4, SD 17.6 IU/L, P=.03) at 6 months. CONCLUSIONS: Lifestyle intervention enabled by a mobile app can be effective in improving anthropometric indices and liver enzymes in patients with NAFLD. This treatment modality has the potential to be extended to a larger population scale. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617001001381; https://tinyurl.com/w9xnfmp.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».