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Enregistrement W3208184390 · doi:10.2196/31801

Development of a Web-Based, Guided Self-help, Acceptance and Commitment Therapy–Based Intervention for Weight Loss Maintenance: Evidence-, Theory-, and Person-Based Approach

2021· article· en· W3208184390 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Richards, Rebecca A. Jones, Fiona Whittle, Carly A. Hughes, Andrew J. Hill, Emma Lawlor, Jennifer Bostock, Sarah Bates, Penny Breeze, Alan Brennan, Chloe Thomas, Marie Stubbings, Jennifer Woolston, Simon J. Griffin, Amy L. Ahern

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Acceptance and commitment therapyWeight lossStakeholderBest practiceWeight managementPsychologyMedicineProcess managementNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The long-term impact and cost-effectiveness of weight management programs depend on posttreatment weight maintenance. There is growing evidence that interventions based on third-wave cognitive behavioral therapy, particularly acceptance and commitment therapy (ACT), could improve long-term weight management; however, these interventions are typically delivered face-to-face by psychologists, which limits the scalability of these types of intervention. OBJECTIVE: The aim of this study is to use an evidence-, theory-, and person-based approach to develop an ACT-based intervention for weight loss maintenance that uses digital technology and nonspecialist guidance to minimize the resources needed for delivery at scale. METHODS: Intervention development was guided by the Medical Research Council framework for the development of complex interventions in health care, Intervention Mapping Protocol, and a person-based approach for enhancing the acceptability and feasibility of interventions. Work was conducted in two phases: phase 1 consisted of collating and analyzing existing and new primary evidence and phase 2 consisted of theoretical modeling and intervention development. Phase 1 included a synthesis of existing evidence on weight loss maintenance from previous research, a systematic review and network meta-analysis of third-wave cognitive behavioral therapy interventions for weight management, a qualitative interview study of experiences of weight loss maintenance, and the modeling of a justifiable cost for a weight loss maintenance program. Phase 2 included the iterative development of guiding principles, a logic model, and the intervention design and content. Target user and stakeholder panels were established to inform each phase of development, and user testing of successive iterations of the prototype intervention was conducted. RESULTS: This process resulted in a guided self-help ACT-based intervention called SWiM (Supporting Weight Management). SWiM is a 4-month program consisting of weekly web-based sessions for 13 consecutive weeks followed by a 4-week break for participants to reflect and practice their new skills and a final session at week 18. Each session consists of psychoeducational content, reflective exercises, and behavioral experiments. SWiM includes specific sessions on key determinants of weight loss maintenance, including developing skills to manage high-risk situations for lapses, creating new helpful habits, breaking old unhelpful habits, and learning to manage interpersonal relationships and their impact on weight management. A trained, nonspecialist coach provides guidance for the participants through the program with 4 scheduled 30-minute telephone calls and 3 further optional calls. CONCLUSIONS: This comprehensive approach facilitated the development of an intervention that is based on scientific theory and evidence for supporting people with weight loss maintenance and is grounded in the experiences of the target users and the context in which it is intended to be delivered. The intervention will be refined based on the findings of a planned pilot randomized controlled trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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