MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200647822 · doi:10.2196/28242

Impact of a Mobile Telerehabilitation Solution on Metabolic Health Outcomes and Rehabilitation Adherence in Patients With Obesity: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3200647822 sur OpenAlexaffvenue
François Bughin, G. Bui, Bronia Ayoub, Léo Blervaque, Didier Saey, A. Avignon, J.‐F. Brun, Nicolas Molinari, Pascal Pomiès, Jacques Mercier, Farès Gouzi, Maurice Hayot

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyTelerehabilitationObesityAnthropometryQuality of life (healthcare)Body mass indexRehabilitationWaistInternal medicineTelemedicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is a major public health issue. Combining exercise training, nutrition, and therapeutic education in metabolic rehabilitation (MR) is recommended for obesity management. However, evidence from randomized controlled studies is lacking. In addition, MR is associated with poor patient adherence. Mobile health devices improve access to MR components. OBJECTIVE: The aim of this study is to compare the changes in body composition, anthropometric parameters, exercise capacity, and quality of life (QOL) within 12 weeks of patients in the telerehabilitation (TR) program to those of usual care patients with obesity. METHODS: This was a parallel-design randomized controlled study. In total, 50 patients with obesity (BMI>30 kg/m²) were included in a TR group (TRG) or a usual care group (UCG) for 12 weeks. Patients underwent biometric impedance analyses, metabolic exercise tests, actimetry, and QOL and satisfaction questionnaires. The primary outcome was the change in fat mass at 12 weeks from baseline. Secondary outcomes were changes in body weight, metabolic parameters, exercise capacity, QOL, patients' adhesion, and satisfaction. RESULTS: A total of 49 patients completed the study. No significant group × time interaction was found for fat mass (TRG: mean 1.7 kg, SD 2.6 kg; UCG: mean 1.2 kg, SD 2.4 kg; P=.48). Compared with the UCG, TRG patients tended to significantly improve their waist to hip ratios (TRG: -0.01 kg, SD 0.04; UCG: +0.01 kg, SD 0.06; P=.07) and improved QOL physical impact (TRG: +21.8, SD 43.6; UCG: -1.2, SD 15.4; P=.005). Significant time effects were observed for body composition, 6-minute walk test distance, exercise metabolism, sedentary time, and QOL. Adherence (95%) and satisfaction in the TRG were good. CONCLUSIONS: In adults with obesity, the TR program was not superior to usual care for improving body composition. However, TR was able to deliver full multidisciplinary rehabilitation to patients with obesity and improve some health outcomes. Given the patients' adherence and satisfaction, pragmatic programs should consider mobile health devices to improve access to MR. Further studies are warranted to further establish the benefits that TR has over usual care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03396666; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03396666.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207