MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297458492 · doi:10.2196/30602

The Effects of a Lifestyle Intervention Supported by the InterWalk Smartphone App on Increasing Physical Activity Among Persons With Type 2 Diabetes: Parallel-Group, Randomized Trial

2022· article· en· W4297458492 sur OpenAlexvenueno aff
Ida Kær Thorsen, Yanxiang Yang, Laura Staun Valentiner, Charlotte Glümer, Kristian Karstoft, Jan Christian Brønd, Rasmus Oestergaard Nielsen, Charlotte Brøns, Robin Christensen, Jens Steen Nielsen, Allan Vaag, Bente Klarlund Pedersen, Henning Langberg, Mathias Ried‐Larsen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Strategic ResearchVissing FondenNovo Nordisk FondenNovo NordiskAugustinus FondenDiabetesforeningenOdense UniversitetshospitalDanmarks GrundforskningsfondSteno Diabetes Center CopenhagenTrygFondenParker Institute for Cancer ImmunotherapyNational Research FoundationStrategiske Forskningsråd
Mots-clésType 2 diabetesRandomized controlled trialPhysical activityIntervention (counseling)mHealthGerontologySmartphone appPhysical therapyPsychologyDiabetes mellitusSmartphone applicationMedicinePsychological interventionMultimediaComputer scienceInternet privacyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective and sustainable implementation of physical activity (PA) in type 2 diabetes (T2D) health care has in general not been successful. Efficacious and contemporary approaches to support PA adherence and adoption are required. OBJECTIVE: The primary objective of this study was to investigate the effectiveness of including an app-based (InterWalk) approach in municipality-based rehabilitation to increase moderate-and-vigorous PA (MVPA) across 52 weeks compared with standard care among individuals with T2D. METHODS: The study was designed as a parallel-group, randomized trial with 52 weeks' intervention and subsequent follow-up for effectiveness (52 weeks from baseline). Participants were recruited between January 2015 and December 2016 and randomly allocated (2:1) into 12 weeks of (1) standard care + InterWalk app-based interval walking training (IWT; IWT group; n=140), or (2) standard care + the standard exercise program (StC group; n=74). Following 12 weeks, the IWT group was encouraged to maintain InterWalk app-based IWT (3 times per week for 30-60 minutes) and the StC group was encouraged to maintain exercise without structured support. Moreover, half of the IWT group (IWTsupport group, n=54) received additional motivational support following the 12-week program until 52-week follow-up. The primary outcome was change in objectively measured MVPA time (minutes/day) from baseline to 52-week follow-up. Key secondary outcomes included changes in self-rated physical and mental health-related quality of life (HRQoL), physical fitness, weight, and waist circumference. RESULTS: Participants had a mean age of 59.6 (SD 10.6) years and 128/214 (59.8%) were men. No changes in MVPA time were observed from baseline to 52-week follow-up in the StC and IWT groups (least squares means [95% CI] 0.6 [-4.6 to 5.8] and -0.2 [-3.8 to 3.3], respectively) and no differences were observed between the groups (mean difference [95% CI] -0.8 [-8.1 to 6.4] minutes/day; P=.82). Physical HRQoL increased by a mean of 4.3 (95% CI 1.8 to 6.9) 12-item Short-Form Health Survey (SF-12) points more in the IWT group compared with the StC group (Benjamini-Hochberg adjusted P=.007) and waist circumference apparently decreased a mean of -2.3 (95% CI -4.1 to -0.4) cm more in the IWT group compared with the StC group but with a Benjamini-Hochberg adjusted P=.06. No between-group differences were observed among the remaining key secondary outcomes. CONCLUSIONS: Among individuals with T2D referred to municipality-based lifestyle programs, randomization to InterWalk app-based IWT did not increase objectively measured MVPA time over 52 weeks compared with standard health care, although apparent benefits were observed for physical HRQoL. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02341690; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02341690.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207