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Enregistrement W3216962196 · doi:10.2196/30295

Use of a Smartphone App Versus Motivational Interviewing to Increase Walking Distance and Weight Loss in Overweight/Obese Adults With Peripheral Artery Disease: Pilot Randomized Trial

2021· article· en· W3216962196 sur OpenAlexvenueno aff
Tracie C. Collins, Mugur Geana, Kathryn Overton, Mary Benton, Liuqiang Lu, Faarina Khan, Mason Rohleder, Jasjit S. Ahluwalia, Ken Resnicow, Yiliang Zhu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineOverweightPhysical therapyRandomized controlled trialMotivational interviewingQuality of life (healthcare)Weight lossPsychological interventionObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Walking therapy improves functional outcomes in patients with peripheral artery disease (PAD). Less is known about the additive benefit of a dietary intervention. OBJECTIVE: Our objectives were to develop a smartphone app and, as a pilot, explore its potential efficacy as compared to motivational interviewing (MI) to increase walking distance and promote weight loss in overweight/obese adults with PAD. METHODS: and symptomatic PAD, defined by an ankle-brachial index <0.9. Patients were randomized into 2 groups: MI, delivered through in-person and telephone counseling, and app, a mobile smartphone app. Both interventions encouraged walking for exercise and healthy dietary habits (increasing fruits and vegetables and whole grains while reducing fat and sugary drinks). We assessed medical history at baseline. At baseline and 3 months, participants completed an assessment of 6-minute walking distance, weight, quality of life, exercise behaviors, and dietary habits. The primary outcome was 3-month change in walking distance. Secondary outcomes were changes in weight, quality of life, exercise behaviors, and dietary habits. We used a Wilcoxon rank-sum test to analyze the primary and secondary outcomes at 3 months within the MI and app groups and to compare the changes between the groups with adjustment for baseline. RESULTS: We randomized 29 participants with a mean age of 66.03 (SD 8.12) years; 25 participants completed the trial. At baseline, mean walking distance among completers was 260.40 (SD 94.32) meters and 326.15 (SD 69.28) meters for MI and app participants, respectively. At 3 months, the mean walking distance was 298.67 (SD 101.20) meters and 331.19 (SD 58.63) meters for MI and app participants, respectively (group difference P=.03, adjusting for baseline). Increase in walking distance at 3 months was 40.5 meters (95% CI 6.77 to 61.34; P=.02) in MI group. At baseline, mean body weight was 253.10 (SD 59.45) lbs and 225.13 (SD 58.93) lbs for MI and app participants, respectively. At 3 months, mean body weight was 242.14 (SD 58.54) lbs and 223.44 (SD 59.54) lbs for MI and app, respectively (group difference P=.006, adjusting for baseline). Pre-post study decrease in weight was 10.1 lbs (95% CI -17.9 to -3.0) and 2.3 lbs (95% CI -3.4 to -0.7) in MI and app group, respectively. Comparing baseline to 3 months, there were no statistically significant differences in quality of life, exercise behaviors, or dietary habits. CONCLUSIONS: Our study demonstrates that MI can promote walking and weight loss in overweight/obese adults with PAD. The smartphone app showed a small weight loss but no statistically significant increase in walking distance. As this was a pilot study, future large-scale studies are needed to replicate the efficacy of MI to promote weight loss in overweight or obese adults with PAD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03694652; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03694652.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations14
Publié2021
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Résumé présentoui

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