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Enregistrement W3035762266 · doi:10.1017/s0029665120000361

Participant engagement with a text message delivered intervention for weight loss and maintenance of weight loss in the postpartum period

2020· article· en· W3035762266 sur OpenAlexaff
Caroline McGirr, Dunla Gallagher, Stephan Dombrowsk, Annie S. Anderson, Chris R. Cardwell, Caroline Free, Pat Doddinott, Valerie Holmes, Emma McIntosh, Camilla Somers, Jayne V. Woodside, Ian Young, Frank Kee, Michelle C. McKinley

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight managementPsychological interventionIntervention (counseling)Weight lossRandomized controlled trialText messageMedicinePostpartum periodPhysical therapyPsychologyObesityNursingPregnancyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Postpartum weight management is difficult for many mothers due to the demands of parenthood. Women have highlighted a need for support but experience barriers to engaging with lifestyle interventions hence more adaptable approaches are required. This work examined participants’ engagement with a 12-month, theory-based, automated, text message (SMS) delivered, intervention supporting postpartum weight management. Methods: SMS content was informed by: 1) the ‘Health Action Process Approach’ (HAPA) 1 ; 2) behaviour change techniques associated with effectiveness in weight management interventions 2 ; 3) women's accounts of postpartum weight-related experiences; and 4) personal and public involvement. A two-arm pilot RCT recruited women within two years postpartum, with a BMI ≥ 25 kg/m 2 , through community sources and social media. Women were randomised via a secure remote system to receive the intervention or an active control delivering child development messages. Participants received 353 messages during the 12 month intervention. Two-way messages were used to assess engagement: 50 messages prompted women to respond with their weight; 36 interactive messages requested participants’ to respond ‘Yes/No’ to a question which then triggered a feedback message. Participant engagement with two-way messages was calculated as a percentage of replies sent by women and was categorised as ‘high’ or ‘low’ according to the median number of replies sent. Weight was measured at 0, 3, 6, 9 and 12 months. Results: 51 of 100 women recruited were randomised to receive the intervention. In months 0–6, (47%) and (95%) of participants responded to the weight messages and the ‘Yes/No’ messages respectively. In months 7–12, the responses were (77%) and (86%) respectively. Participants who were high engagers with weight messages had greater mean weight loss compared with low engagers at all time points: at 12 months high engagers (n = 18) lost -2.66 kg and had a reduction in waist circumference at 12 months of -8.9 cm, compared to changes in low engagers (n = 18) of -0.84 kg and -3.6 cm. Likewise, high engagers with ‘Yes/No’ messages had greater mean weight loss compared with low engagers at all time points: at 12 months high engagers (n = 16) lost -2.87 kg and had a reduction in waist circumference of -9.4 cm, compared to changes in low engagers (n = 20) of -0.86 kg and -3.6 cm. Discussion: The use of two-way text messages was a useful way to encourage engagement with this SMS-delivered intervention. Higher engagement resulted in more weight loss compared to low engagement.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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