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Enregistrement W4321462456 · doi:10.2196/38545

Efficacy of the Aim2Be Intervention in Changing Lifestyle Behaviors Among Adolescents With Overweight and Obesity: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4321462456 sur OpenAlexafffundabout
Claire N. Tugault-Lafleur, Olivia De-Jongh González, Janice Macdonald, Jennifer Bradbury, Tom Warshawski, Geoff D.C. Ball, Katherine M. Morrison, Josephine Ho, Jill Hamilton, Annick Buchholz, Louise C. Mâsse

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaMcMaster UniversityBC Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesObesity CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaAlberta InnovatesPublic Health AgencyOntario Ministry of Health and Long-Term CareDavid Suzuki FoundationBC Children's HospitalWomen and Children's Health Research InstituteDiabetes CanadaPublic Health Agency of CanadaChildren's Health Research InstituteUniversidad Iberoamericana Ciudad de MéxicoAlberta Health Services
Mots-clésOverweightRandomized controlled trialIntervention (counseling)ObesityPhysical therapyMedicinePhysical activityPsychologyGerontologyBehavior changePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aim2Be is a gamified lifestyle app designed to promote lifestyle behavior changes among Canadian adolescents and their families. OBJECTIVE: The primary aim was to test the efficacy of the Aim2Be app with support from a live coach to reduce weight outcomes (BMI Z score [zBMI]) and improve lifestyle behaviors among adolescents with overweight and obesity and their parents versus a waitlist control group over 3 months. The secondary aim was to compare health trajectories among waitlist control participants over 6 months (before and after receiving access to the app), assess whether support from a live coach enhanced intervention impact, and evaluate whether the app use influenced changes among intervention participants. METHODS: A 2-arm parallel randomized controlled trial was conducted from November 2018 to June 2020. Adolescents aged 10 to 17 years with overweight or obesity and their parents were randomized into an intervention group (Aim2Be with a live coach for 6 months) or a waitlist control group (Aim2Be with no live coach; accessed after 3 months). Adolescents' assessments at baseline and at 3 and 6 months included measured height and weight, 24-hour dietary recalls, and daily step counts measured with a Fitbit. Data on self-reported physical activity, screen time, fruit and vegetable intake, and sugary beverage intake of adolescents and parents were also collected. RESULTS: A total of 214 parent-child participants were randomized. In our primary analyses, there were no significant differences in zBMI or any of the health behaviors between the intervention and control groups at 3 months. In our secondary analyses, among waitlist control participants, zBMI (P=.02), discretionary calories (P=.03), and physical activity outside of school (P=.001) declined, whereas daily screen time increased (P<.001) after receiving access to the app compared with before receiving app access. Adolescents randomized to Aim2Be with live coaching reported more time being active outside of school compared with adolescents who used Aim2Be with no coaching over 3 months (P=.001). App use did not modify any changes in outcomes among adolescents in the intervention group. CONCLUSIONS: The Aim2Be intervention did not improve zBMI and lifestyle behaviors in adolescents with overweight and obesity compared with the waitlist control group over 3 months. Future studies should explore the potential mediators of changes in zBMI and lifestyle behaviors as well as predictors of engagement. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03651284; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT03651284. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s13063-020-4080-2.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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