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Enregistrement W4229027093 · doi:10.2196/33663

A Facebook-Delivered Weight Loss Intervention Using Open Enrollment: Randomized Pilot Feasibility Trial

2022· article· en· W4229027093 sur OpenAlexvenueno aff
Sherry Pagoto, Matthew Schroeder, Ran Xu, Molly E. Waring, Laurie Groshon, Jared M. Goetz, Christie Idiong, Haley Troy, Joseph DiVito, Richard Bannor

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésWeight lossRandomized controlled trialMedicinePsychological interventionRandomizationPhysical therapyIntervention (counseling)ObesitySurgeryPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Behavioral weight loss programs typically enroll 12-40 people into groups that then suffer from declining engagement over time. Web-based patient communities, on the other hand, typically offer no limits on capacity and membership is fluid. This model may be useful for boosting engagement in behavioral weight loss interventions, which could lead to better outcomes. OBJECTIVE: In this study, we aimed to examine the feasibility and acceptability of continuously enrolling participants into a Facebook-delivered weight loss intervention for the first 8 of 16 weeks relative to the same intervention where no new participants were enrolled after randomization. METHODS: . The feasibility outcomes included retention, engagement, and diet tracking adherence. We described the percentage loss of ≥5% weight in both groups as an exploratory outcome. We also explored the relationship between total volume of activity in the group and weight loss. The participants provided feedback via web-based surveys and focus groups. RESULTS: . We enrolled an additional 54 participants (50/54, 93% female) in the open enrollment condition between weeks 1 and 8, resulting in a total group size of 94. Retention was 88% and 98% under the open and closed conditions, respectively. Randomized participants across conditions did not differ in engagement (P=.72), or diet tracking adherence (P=.42). Participant feedback in both conditions revealed that sense of community was what they liked most about the program and not enough individualized feedback was what they liked the least. Weight loss of ≥5% was achieved by 30% (12/40) of the participants randomized to the open enrollment condition and 18% (7/40) of the participants in the closed enrollment condition. Exploratory analyses revealed that the open condition (median 385, IQR 228-536.5) had a greater volume of engagement than the closed condition (median 215, IQR 145.5-292; P=.007). Furthermore, an increase of 100 in the total volume of engagement in the Facebook group each week was associated with an additional 0.1% weekly weight loss among the randomized participants (P=.02), which was independent of time, individual participant engagement, and sociodemographic characteristics. CONCLUSIONS: Open enrollment was as feasible and acceptable as closed enrollment. A greater volume of engagement in the Facebook group was associated with weight loss, suggesting that larger groups that produce more engagement overall may be beneficial. Future research should examine the efficacy of the open enrollment approach for weight loss in a fully powered randomized trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02656680; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02656680.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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