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Enregistrement W3161398904 · doi:10.2196/28392

Evaluating the Impact of a Digital Nutrition Platform on Cholesterol Levels in Users With Dyslipidemia: Longitudinal Study

2021· article· en· W3161398904 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Hu, Jared Scharen, Viet Nguyen, Jason Langheier

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslipidemiaMealCholesterolObservational studyMedicineLipid profileNational Cholesterol Education ProgramLdl cholesterolInternal medicineEndocrinologyEnvironmental healthPhysiologyObesityMetabolic syndrome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A strong association exists between consuming a healthy diet and lowering cholesterol levels among individuals with high cholesterol. However, implementing and sustaining a healthy diet in the real world is a major challenge. Digital technologies are at the forefront of changing dietary behavior on a massive scale, as they can reach broad populations. There is a lack of evidence that has examined the benefit of a digital nutrition intervention, especially one that incorporates nutrition education, meal planning, and food ordering, on cholesterol levels among individuals with dyslipidemia. OBJECTIVE: The aim of this observational longitudinal study was to examine the characteristics of people with dyslipidemia, determine how their status changed over time, and evaluate the changes in total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), non-HDL-C, and triglycerides among individuals with elevated lipids who used Foodsmart, a digital nutrition platform that integrates education, meal planning, and food ordering. METHODS: We included 653 adults who used Foodsmart between January 2015 and February 2021, and reported a lipid marker twice. Participants self-reported age, gender, weight, and usual dietary intake in a 53-item food frequency questionnaire, and lipid values could be provided at any time. Dyslipidemia was defined as total cholesterol ≥200 mg/dL, HDL-C ≤40 mg/dL, LDL-C ≥130 mg/dL, or triglycerides ≥150 mg/dL. We retrospectively analyzed distributions of user characteristics and their associations with the likelihood of returning to normal lipid levels. We calculated the mean changes and percent changes in lipid markers among users with elevated lipids. RESULTS: In our total sample, 54.1% (353/653) of participants had dyslipidemia at baseline. Participants with dyslipidemia at baseline were more likely to be older, be male, and have a higher weight and BMI compared with participants who had normal lipid levels. We found that 36.3% (128/353) of participants who had dyslipidemia at baseline improved their lipid levels to normal by the end of follow-up. Using multivariate logistic regression, we found that baseline obesity (odds ratio [OR] 2.57, 95% CI 1.25-5.29; P=.01) and Nutriscore (OR 1.04, 95% CI 1.00-1.09; P=.04) were directly associated with achieving normal lipid levels. Participants with elevated lipid levels saw improvements as follows: HDL-C increased by 38.5%, total cholesterol decreased by 6.8%, cholesterol ratio decreased by 20.9%, LDL-C decreased by 12.9%, non-HDL-C decreased by 7.8%, and triglycerides decreased by 10.8%. CONCLUSIONS: This study characterized users of the Foodsmart platform who had dyslipidemia and found that users with elevated lipid levels showed improvements in the levels over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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