Use of a Smartphone App for Weight Loss Versus a Paper-Based Dietary Diary in Overweight Adults: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) tools may be useful platforms for dietary monitoring and assessment. OBJECTIVE: or above. METHODS: A total of 33 men and 17 women aged 18-39 years participated in a 6-week randomized controlled trial. We randomly assigned participants to one of two groups: (1) a smartphone app group (n=25) or (2) a paper-based diary group (n=25). The smartphone app group recorded foods and dietary supplements that they consumed and received immediate dietary feedback using Well-D, a dietary self-monitoring app developed by our team. The paper-based diary group was instructed to record foods or supplements that they consumed using a self-recorded diary. The primary outcomes were weight, BMI, waist circumference, body fat mass, and skeletal muscle mass. We also examined changes in nutrient intake, including energy, carbohydrate, protein, fat, dietary fiber, vitamins, and minerals, using 3-day 24-hour recalls. Differences in changes between the two groups were analyzed using independent t tests or Wilcoxon Mann-Whitney tests. All of the data were analyzed using intent-to-treat analysis. RESULTS: The mean number of days recorded was 18.5 (SD 14.1) for the app group and 15.5 (SD 10.1) for the paper-based diary group. The differences in changes in weight, BMI, and waist circumference were not significantly different between the app group and paper-based diary group (P=.33, .34, and .70, respectively). Similarly, changes in body fat mass or skeletal muscle mass did not differ between the two groups (P=.71 and .054, respectively). Although energy intake was reduced in both groups, there was no significant difference in changes in energy intake between the two groups (P=.98). CONCLUSIONS: There were no differences in changes in anthropometric measures and nutrient intake between the app group and the paper-based diary group. Both mobile dietary self-monitoring app and paper-based diary may be useful for improving anthropometric measures. TRIAL REGISTRATION: Clinical Research Information Service KCT0003170; https://cris.nih.go.kr/cris/search/search_result_st01_en.jsp?seq=11642
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».