Feasibility of a Digital Health Intervention to Improve Diet Quality Among Women With High Blood Pressure: Randomized Controlled Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 100 million individuals have high blood pressure, and more than half of them are women. The Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) dietary pattern is a proven lifestyle approach to lower blood pressure, yet population-level adherence is poor. Innovative strategies that promote DASH are needed. OBJECTIVE: This paper aims to improve adherence to the DASH diet among women with hypertension or prehypertension. METHODS: We conducted a 3-month randomized controlled feasibility trial comparing app-based diet tracking (active comparator) to app-based diet tracking plus feedback on DASH adherence via text message (intervention). The intervention platform extracted nutrient data from the app, compared it to DASH recommendations, and sent tailored feedback text messages. Outcomes included the number of days participants tracked their diet, changes in their DASH adherence score, and blood pressure. RESULTS: The women (N=59) had a mean age of 49.9 (SD 11.9) years and were primarily non-Hispanic White (41/59, 69%) and college educated (49/59, 83%). The mean baseline DASH score was 2.3 (SD 1.3). At 3 months, the intervention and active comparator participants had similar mean days tracked per week (4.2, SD 2.1 days vs 4.6, SD 2.7 days; P=.54) and mean changes in their DASH score (0.8, 95% CI 0.2-1.5 vs 0.8, 95% CI 0.4-1.2; P=.75). Intervention participants had lower systolic (mean difference: -2.8 mmHg, 95% CI -1.8 to 7.4; P=.23) and diastolic (mean difference: -3.6 mmHg, 95% CI -0.2 to 7.3; P=.07) blood pressure compared with active comparator participants. Most intervention participants (23/29, 79%) said they would recommend the DASH Cloud intervention to a friend or family member. However, only 34% (10/59) indicated that the feedback text messages helped them reach their diet goals. CONCLUSIONS: A digital health intervention to improve DASH adherence is feasible and produces moderately high engagement among women with elevated blood pressure. The intervention did not enhance DASH adherence over diet tracking alone but resulted in greater reductions in blood pressure. Larger studies are needed to determine how digital health interventions can improve population-level adherence to DASH. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03215472; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT03215472.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».