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Enregistrement W4205931552 · doi:10.2196/29537

Preferences for Technology-Mediated Behavioral Lifestyle Interventions With Different Levels of Coach and Peer Support Among Latino Men: Comparative Study Within One Arm of a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W4205931552 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa G. Rosas, Nan Lv, Lan Xiao, Kristen MJ Azar, Steven P. Hooker, Elizabeth M. Venditti, Megan A. Lewis, Patricia Ζavella, Jun Ma

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésPsychological interventionWeight lossRandomized controlled trialAttendanceIntervention (counseling)MedicinePeer supportPhysical therapyGerontologyObesityPsychologyClinical psychologyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Latino men have the highest prevalence (45%) of obesity among all men in the United States, traditional weight loss interventions have not effectively engaged this hard-to-reach and diverse group. Offering choices among technology-mediated weight loss interventions may offer advantages. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine Latino men's preferences among 3 weight loss intervention options. We also examined whether attendance in group sessions (videoconference and in person) and weight loss differed according to intervention choice. METHODS: Latino men (n=200; mean age 47.3, SD 11.8 years) participated in a comparative effectiveness trial based on primary care and were randomized to receive the 1-year HOMBRE (Hombres con Opciones para Mejorar su Bienestar para Reducir Enfermedades Crónicas; English translation: Men With Options to Improve Their Well-being and Reduce Chronic Disease) intervention. HOMBRE is a weight loss intervention that offers 3 delivery options. During an orientation session, a trained bilingual coach helped men select 1 of the 3 intervention options that differed in coach, peer support, and available language. We used canonical discriminant analysis to assess multivariate associations of demographic, clinical, employment, cultural, and technology use and access factors with men's intervention choices. We used generalized linear models to estimate weight loss at 6, 12, and 18 months for men in each intervention option. RESULTS: Among Latino men, 28% (56/200) chose videoconference groups, 31% (62/200) chose web-based videos, and 41% (82/200) chose in-person groups. The canonical discriminant analysis identified 1 orthogonal dimension that distinguished between men who chose an in-person group and men who chose web-based videos. Men who were older, spoke Spanish, and did not use a computer frequently had a higher probability of choosing in-person groups versus web-based videos. For men who selected a group delivery option, 86.9% (107/123) attended ≥25% of the sessions, 83.7% (103/123) attended ≥50% of the sessions, and 73.2% (90/123) attended ≥75% of the sessions, with no differences by type of group (videoconference or in person). Men who chose videoconference and in-person group sessions lost significantly more weight at 6 months (both P<.001) and 18 months (P=.02 and P=.04, respectively) than those who chose web-based videos. Men who chose in-person group sessions also lost significantly more weight at 12 months (P=.008) than those who chose web-based videos. CONCLUSIONS: There were significant differences according to demographic, employment, cultural, and technology use factors between men who chose 1 of the 3 intervention options. Men who chose one of the group-based options (videoconference or in person) lost significantly more weight than those who chose web-based videos. Providing options that accommodate the diversity of Latino men's preferences is important for increasing engagement in behavioral interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03092960; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03092960.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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