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Enregistrement W4212891274 · doi:10.21203/rs.2.14266/v1

Aim2Be an mHealth intervention for children with overweight and obesity: Study protocol for a randomized controlled trial

2019· preprint· en· W4212891274 sur OpenAlexafffundabout
Louise C. Mâsse, Janae Vlaar, Janice Macdonald, Jennifer Bradbury, Tom Warshawski, E. Jean Buckler, Jill Hamilton, Josephine Ho, Annick Buchholz, Katherine M. Morrison, Geoff D.C. Ball

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversitySickKids FoundationHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesObesity CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaAlberta InnovatesPublic Health AgencyOntario Ministry of Health and Long-Term CareDavid Suzuki FoundationWomen and Children's Health Research InstituteDiabetes CanadaPublic Health Agency of CanadaChildren's Health Research InstituteAlberta Health Services
Mots-clésOverweightmHealthRandomized controlled trialProtocol (science)Intervention (counseling)ObesityMedicinePhysical therapyAlternative medicinePsychological interventionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The prevalence of overweight and obesity remains high in Canada, and the current standard for the treatment of childhood obesity is in-person family-based multidisciplinary interventions that target lifestyle behaviours (e.g. diet, physical activity, and sedentary behaviours). These programs are costly to operate, have limited success, and report recruitment and retention challenges. With recent advances in technology, mobile health or mHealth has presented as a viable alternative to in-person interventions for behavior change, especially with teens.Purpose The primary aim of this study is to test the efficacy of Aim2Be, a gamified app based on behavior change theory with health coaching at improving weight outcomes (i.e., decrease in zBMI) and lifestyle behaviours (i.e. improve dietary quality, increase fruit and vegetable intake, reduce sugar-sweetened beverage intake, increase physical activity, and reduce screen time) among 10-17 year old children with overweight or obesity versus their peers randomized into a waitlist control condition. The secondary aims of this study are to: 1) test whether supplementing the Aim2Be program with health coaching increases adherence; and 2) examine the mediators and moderators of adherence to the Aim2Be intervention.Methods We will employ a randomized controlled trial design and recruit 200 child and parent dyads to participate in the study (2019-2020). Participants will be recruited from Canadian pediatric weight management clinics, and through online advertisements. Child participants must be between the ages of 10-17 years, have overweight or obesity, be able to read English at a grade 5 level, and have a mobile phone or home computer with internet access. Following baseline data collection, participants will be randomized into intervention and waitlist control groups. Intervention participants will receive access to Aim2Be, with access to health coaching. Following 3-month data collection, the control group will gain access to Aim2Be; with no access to health coaching. Participants will control their frequency and duration of app usage to promote autonomy.Discussion Findings from this study will determine the efficacy of using Aim2Be in improving child weight outcomes and lifestyle behaviours and guide future mHealth interventions for pediatric weight management.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1190,019

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,450 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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