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Enregistrement W4210790320 · doi:10.2196/preprints.10226

Implementation Tells Us More Beyond Pooled Estimates: Secondary Analysis of a Multicountry mHealth Trial to Reduce Blood Pressure (Preprint)

2018· preprint· en· W4210790320 sur OpenAlexaff
Rodrigo M. Carrillo‐Larco, Safia S Jiwani, Francisco Diez‐Canseco, Rebecca Kanter, Andrea Beratarrechea, Vilma Irazola, Manuel Ramírez‐Zea, Adolfo Rubinstein, Homero Martı́nez, J. Jaime Miranda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthIntervention (counseling)MedicineeHealthGerontologyEnvironmental healthPsychological interventionHealth careNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The uptake of an intervention aimed at improving health-related lifestyles may be influenced by the participant’s stage of readiness to change behaviors. OBJECTIVE We conducted secondary analysis of the Grupo de Investigación en Salud Móvil en América Latina (GISMAL) trial according to levels of uptake of intervention (dose-response) to explore outcomes by country, in order to verify the consistency of the trial’s pooled results, and by each participant’s stage of readiness to change a given lifestyle at baseline. The rationale for this secondary analysis is motivated by the original design of the GISMAL study that was independently powered for the primary outcome—blood pressure—for each country. METHODS We conducted a secondary analysis of a mobile health (mHealth) multicountry trial conducted in Argentina, Guatemala, and Peru. The intervention consisted of monthly motivational phone calls by a trained nutritionist and weekly tailored text messages (short message service), over a 12-month period, aimed to enact change on 4 health-related behaviors: salt added to foods when cooking, consumption of high-fat and high-sugar foods, consumption of fruits or vegetables, and practice of physical activity. Results were stratified by country and by participants’ stage of readiness to change (precontemplation or contemplation; preparation or action; or maintenance) at baseline. Exposure (intervention uptake) was the level of intervention (<50%, 50%-74%, and ≥75%) received by the participant in terms of phone calls. Linear regressions were performed to model the outcomes of interest, presented as standardized mean values of the following: blood pressure, body weight, body mass index, waist circumference, physical activity, and the 4 health-related behaviors. RESULTS For each outcome of interest, considering the intervention uptake, the magnitude and direction of the intervention effect differed by country and by participants’ stage of readiness to change at baseline. Among those in the high intervention uptake category, reductions in systolic blood pressure were only achieved in Peru, whereas fruit and vegetable consumption also showed reductions among those who were at the maintenance stage at baseline in Argentina and Guatemala. CONCLUSIONS Designing interventions oriented toward improving health-related lifestyle behaviors may benefit from recognizing baseline readiness to change and issues in implementation uptake. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT01295216; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01295216 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/72tMF0B7B).

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,023
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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