User Experiences of a Smartphone-Based Attentive Eating App and Their Association With Diet and Weight Loss Outcomes: Thematic and Exploratory Analyses From a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Short-term laboratory studies suggest that eating attentively can reduce food intake. However, in a recent randomized controlled trial we found no evidence that using an attentive eating smartphone app outside of the laboratory had an effect on energy intake or weight loss over 8 weeks. OBJECTIVE: This research examined trial participants' experiences of using an attentive eating smartphone app and whether app usage was associated with energy intake and weight loss outcomes over 8 weeks. METHODS: We conducted thematic analysis of semistructured interviews (N=38) among participants in the attentive eating smartphone app group of the trial who completed the 8-week assessment. Linear regression models examined the associations between energy intake and weight loss outcomes at 8 weeks and app usage. RESULTS: Participants reported several barriers and facilitators to using the smartphone app, including repetition of app content, social setting, motivation, and habitual use of the app. Participants believed that using the app had some beneficial effects on their eating behavior and diet. Exploratory analyses indicated that more frequent recording of eating episodes in the app was associated with lower body weight (B=-0.02, P=.004) and greater self-reported energy intake (B=5.98, P=.01) at 8 weeks, but not body fat percentage or taste-test energy intake. Total audio clip plays, gallery views, and percentage of food entries recorded using an image were not significantly associated with energy intake or weight. CONCLUSIONS: Frequent recording of eating episodes in a smartphone app was associated with greater weight loss. There are barriers and facilitators to frequent use of an attentive eating smartphone app that may be useful to address when designing dietary behavior change smartphone apps. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03602001; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03602001; Open Science Framework DOI 10.17605/osf.io/btzhw; https://osf.io/btzhw/.
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 | 0,063 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».