Effectiveness and cost-effectiveness of text messages with or without endowment incentives for weight management in men with obesity (Game of Stones): study protocol for a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity increases the risk of type 2 diabetes, heart disease, stroke, mobility problems and some cancers, and its prevalence is rising. Men engage less than women in existing weight loss interventions. Game of Stones builds on a successful feasibility study and aims to find out if automated text messages with or without endowment incentives are effective and cost-effective for weight loss at 12 months compared to a waiting list comparator arm in men with obesity. METHODS: or more living in and around three UK centres (Belfast, Bristol, Glasgow), purposively targeting disadvantaged areas. Intervention groups: (i) automated, theory-informed text messages daily for 12 months plus endowment incentives linked to verified weight loss targets at 3, 6 and 12 months; (ii) the same text messages and weight loss assessment protocol; (iii) comparator group: 12 month waiting list, then text messages for 3 months. The primary outcome is percentage weight change at 12 months from baseline. Secondary outcomes at 12 months are as follows: quality of life, wellbeing, mental health, weight stigma, behaviours, satisfaction and confidence. Follow-up includes weight at 24 months. A health economic evaluation will measure cost-effectiveness over the trial and over modelled lifetime: including health service resource-use and quality-adjusted life years. The cost-utility analysis will report incremental cost per quality-adjusted life years gained. Participant and service provider perspectives will be explored via telephone interviews, and exploratory mixed methods process evaluation analyses will focus on mental health, multiple long-term conditions, health inequalities and implementation strategies. DISCUSSION: The trial will report whether text messages (with and without cash incentives) can help men to lose weight over 1 year and maintain this for another year compared to a comparator group; the costs and benefits to the health service; and men's experiences of the interventions. Process analyses with public involvement and service commissioner input will ensure that this open-source digital self-care intervention could be sustainable and scalable by a range of NHS or public services. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN 91974895 . Registered on 14/04/2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».