MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3215593583 · doi:10.2196/34546

Outcomes Following eHealth Weight Management Interventions in Adults With Overweight and Obesity From Low Socioeconomic Groups: Protocol for a Systematic Review

2021· review· en· W3215593583 sur OpenAlexvenueno aff
Richard Myers-Ingram, Jade Sampford, Rhian Milton-Cole, Gareth Jones

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthOverweightPsychological interventionSocioeconomic statusWeight managementObesityMedicineGerontologyWeight lossEnvironmental healthPopulationHealth careNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is a complex health condition with multiple associated comorbidities and increased economic costs. People from low socioeconomic status (SES) backgrounds are more likely to be overweight and obese and are less successful in traditional weight management programs. It is possible that eHealth interventions may be more successful in reaching people from low SES groups than traditional face-to-face models, by overcoming certain barriers associated with traditional interventions. It is not yet known, however, if eHealth weight management interventions are effective in people living with overweight and obesity from a low SES background. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to evaluate the efficacy of eHealth weight management interventions for people with overweight and obesity from low SES groups. METHODS: A systematic review on relevant electronic databases (MEDLINE, Embase, Emcare, and CINAHL) will be undertaken to identify eligible studies published in English up until May 2021. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement to guide the systematic review, two reviewers will independently screen, select, and extract data and complete a risk of bias assessment of search results according to predefined criteria. Studies that have investigated an eHealth weight management intervention within a low SES population will be included. Primary outcomes include weight, BMI, and percentage weight change compared at baseline and at least one other time point. Secondary outcomes may include a range of anthropometric and physical fitness and activity measures. If sufficient studies are homogeneous, then we will pool results of individual outcomes using meta-analysis. RESULTS: Searches have been completed, resulting in 2256 studies identified. Once duplicates were removed, 1545 studies remained for title and abstract review. CONCLUSIONS: The use of eHealth in weight management programs has increased significantly in recent years and will continue to do so; however, it is uncertain if eHealth weight management programs are effective in a low SES population. The results of this systematic review will therefore provide a summary of the evidence for interventions using eHealth for people living with overweight and obesity and from a low SES background. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42021243973; https://tinyurl.com/2p8fxtnw. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34546.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,026
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,008

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→