Hockey Fans in Training (Hockey FIT): Rationale, design, and baseline characteristics from a cluster randomized controlled trial in men with overweight or obesity
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous research highlights the need for effective lifestyle interventions for men. Hockey Fans in Training (Hockey FIT) was developed as a pragmatic healthy lifestyle program tailored to men with overweight or obesity. This paper overviews the rationale, program details, and design of a recently completed cluster randomized controlled trial (RCT) of Hockey FIT. Participant engagement and baseline characteristics are also described. Methods The RCT evaluated the effectiveness, cost-effectiveness, and implementation of Hockey FIT. Forty-two sites in Canada and the United States were randomized to either the Hockey FIT intervention group or wait-list control group. Participants were men, aged 35–65 years, with a body mass index (BMI) ≥27 kg/m 2 . Hockey FIT is a group-based, off-ice, in-person healthy lifestyle program, including both a 3 - month active phase and a 9-month minimally-supported phase. Outcomes were assessed at baseline, 3, and 12 months. The primary outcome was weight loss at 12 months. Results The design of the cluster RCT incorporates evaluations of participant health outcomes, program implementation, and broader healthcare system impact. In the RCT, 1397 participants were assessed for eligibility and 997 were enrolled. Most participants heard about the program through social media or hockey team emails. Participants averaged 49 years of age, had BMI values of 35.3 kg/m 2 , were predominately white, and had varying levels of education. Conclusion The intended audience for Hockey FIT was recruited successfully, however, targeted recruitment to better engage diverse populations is warranted. This paper affords a useful outline for evaluating future lifestyle interventions tailored to men. This trial was registered on August 17, 2018 with ClinicalTrials.gov (identifier: NCT03636282 ).
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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 | 0,040 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».