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Enregistrement W4254444992 · doi:10.2196/26077

MyGood Trip, a Telemedicine Intervention for Physical Activity Recovery After Bariatric Surgery: Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4254444992 sur OpenAlexvenueno aff
Kàtia Lurbe i Puerto, Matthieu Bruzzi, Claire Rives‐Lange, Tigran Poghosyan, Marion Bretault, Gilles Châtellier, Aurélie Vilfaillot, Jean‐Marc Chevallier, Sébastien Czernichow, Claire Carette

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie
Mots-clésMedicineTelemedicineRandomized controlled trialPedometerPhysical therapyCoachingWeight lossHealth coachingWeight managementClinical trialIntervention (counseling)Physical activityObesitySurgeryHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite bariatric surgery showing significant weight loss trajectories for many patients, a substantial proportion regain weight after the first year following surgery. The addition of telemedicine to standard care could support patients with engaging in a more active lifestyle and thus improve clinical outcomes. OBJECTIVE: Our aim was to evaluate a telemedicine intervention program dedicated to the promotion of physical activity including digital devices, teleconsultation, and telemonitoring the first 6 months following bariatric surgery. METHODS: This study employed a mixed methods design based on an open-label randomized controlled trial. Patients were included during the first week after bariatric surgery; then, they were randomized into 2 intervention groups: The TelePhys group received a monthly telemedicine consultation focusing on physical activity coaching, while the TeleDiet group received a monthly telemedicine consultation involving diet coaching. Data were collected using a watch pedometer and body weight scale, both of which were connected wirelessly. The primary outcome was the difference between the 2 groups in the mean numbers of steps at the first and sixth postoperative months. Weight change was also evaluated, and focus groups and interviews were conducted to enrich the results and capture perceptions of the telemedicine provided. RESULTS: Among the 90 patients (mean age 40.6, SD 10.4 years; 73/90, 81% women; 62/90, 69% gastric bypass), 70 completed the study until the sixth month (n=38 TelePhys; n=32 TeleDiet), and 18 participants agreed to be interviewed (n=8 Telephys; n=10 TeleDiet). An increase in the mean number of steps between the first and sixth months was found in both groups, but this change was significant only in the TeleDiet group (P=.01). No difference was found when comparing both intervention groups. Interviewed participants reported having appreciated the teleconsultations, as the individualized tailored counseling helped them to make better choices about behaviors that could increase their likelihood of a daily life in better health. Weight loss followed by social factors (such as social support) were identified as the main facilitators to physical activity. Family responsibilities, professional constraints as well as poor urban policies promoting physical activity, and lack of accessibility to sport infrastructure were their major barriers to postoperative lifestyle adherence. CONCLUSIONS: Our study did not show any difference in mobility recovery after bariatric surgery related to a telemedicine intervention dedicated to physical activity. The early postoperative timing for our intervention may explain the null findings. eHealth interventions aiming to change behaviors and carried out by clinicians require support from structured public health policies that tackle patients' obesogenic environment in order to be efficient in their struggle against sedentary lifestyle-related pathologies. Further research will need to focus on long-term interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02716480, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02716480.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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