Agreement Between Clinically Measured Weight and Self-reported Weight Among Patients With Type 2 Diabetes Through an mHealth Lifestyle Coaching Program in Denmark: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health interventions are increasingly used to handle and promote positive health behaviors. Clinical measures are often used, and a certain precision is essential for digital health interventions to have an effect. Only few studies have compared clinically measured weights with self-reported weights. No study has examined the validity of self-reported weight from a mobile app used in a tailored weight loss intervention. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze the agreement between clinically measured weight and self-reported weight collected from a mobile health lifestyle coaching program during a 12-month weight loss intervention for obese patients with and without type 2 diabetes. The secondary aim was to investigate the determinants for possible discrepancies between clinically measured and self-reported weights of these patients with different demographic and lifestyle characteristics and achievements of weight loss goals. METHODS: Weight registrations were collected from participants (N=104) in a Danish randomized controlled trial examining the effect of a digital lifestyle intervention on weight loss among obese patients with and without type 2 diabetes. Data were collected at baseline and after 6 and 12 months. Self-reported weight was measured at home and registered in the app. RESULTS: , respectively, between clinically measured weight and self-reported weight. Weight change during the first 6 months was also associated with a difference of 0.1 kg (95% CI 0.04-0.01; P<.001) per kilogram of difference in weight between clinically measured weight and self-reported weight. Participants who did not achieve the 5% weight loss goal underestimated their weight by 0.79 kg (95% CI 0.34-1.23) at 6 months. After 12 months, only baseline weight was associated with a discrepancy of 0.03 kg (95% CI 0.01-0.05; P=.02) per increment of kilogram between clinically measured weight and self-reported weight. None of the other factors showed any significant discrepancy after 12 months. CONCLUSIONS: Self-reported weight obtained from mobile health is a valid method for collecting anthropometric measurements. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03788915; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03788915.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».