Compliance with telephone-based lifestyle weight loss programs improves low back pain but not knee pain outcomes: complier average causal effects analyses of 2 randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: We conducted a complier average causal effect (CACE) analyses for 2 pragmatic randomised controlled trials. We aimed to assess the effectiveness of telephone-based lifestyle weight loss interventions compared with usual care among compliers. Participants from 2 trials with low back pain (n = 160) and knee osteoarthritis (n = 120) with a body mass index ≥27 kg/m2 were included. We defined adherence to the telephone-based lifestyle weight loss program as completing 60% (6 from 10) of telephone health coaching calls. The primary outcomes for CACE analyses were pain intensity (0-10 Numerical Rating Scale) and disability (Roland Morris Disability Questionnaire for low back pain and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index for knee osteoarthritis). Secondary outcomes were weight, physical activity, and diet. We used an instrumental variable approach to estimate CACE in compliers. From the intervention groups of the trials, 29% of those with low back pain (n = 23/80) and 34% of those with knee osteoarthritis (n = 20/60) complied. Complier average causal effect estimates showed potentially clinically meaningful effects, but with low certainty because of wide confidence intervals, for pain intensity (-1.4; 95% confidence interval, -3.1, 0.4) and small but also uncertain effects for disability (-2.1; 95% confidence interval, -8.6, 4.5) among compliers in the low back pain trial intervention compared with control but not in the knee osteoarthritis trial. Our findings showed that compliers of a telephone-based weight loss intervention in the low back pain trial generally had improved outcomes; however, there were inconsistent effects in compliers from the knee osteoarthritis trial. Complier average causal effect estimates were larger than intention-to-treat results but must be considered with caution.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».