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Enregistrement W4365136271 · doi:10.2196/43236

The Effect of a mHealth App (KENPO-app) for Specific Health Guidance on Weight Changes in Adults With Obesity and Hypertension: Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4365136271 sur OpenAlexvenueno aff
Naoki Sakane, Akiko Suganuma, Masayuki Domichi, Shin Sukino, Keiko Abe, Akiyoshi Fujisaki, Ai Kanazawa, Mamiko Sugimoto

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthOverweightMedicineWeight lossRandomized controlled trialPhysical therapyObesityIntervention (counseling)GerontologyPsychological interventionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Commercial smartphone apps that promote self-monitoring of weight loss are widely available. The development of disease-specific apps has begun, but there is no app for specific health guidance (SHG) to prevent metabolic syndrome, type 2 diabetes, and cardiovascular diseases in middle-aged adults in Japan. OBJECTIVE: This study aimed to determine the efficacy of an SHG mobile health app in facilitating weight loss in Japanese adults with obesity and hypertension. METHODS: In a 12-week, statistician-blinded, randomized parallel controlled trial, 78 overweight and obese men aged 40-69 years were assigned in a 1:1 ratio to either the usual support plus KENPO-app group (intervention group) or the active control group. KENPO-app (release April 10, 2019; OMRON Healthcare Co., Ltd.) was developed by the study team and focus groups and uses behavior change techniques (ie, self-monitoring and goal-setting theory). This app was developed for SHG based on the four specific health checkups and guidance system in Japan: (1) focusing primarily on achieving the target (weight loss of ≥2 kg); (2) assessing healthy eating, exercise habits, smoking habits, relaxation, and self-weighing; (3) providing information on the results of specific health checkups; and (4) starting an intervention period of 6 months with the interim assessment at 3 months. The initial assessment explored the following: personality traits (4 types), health checkup data concerns (10 items), symptom concerns (10 items), and the aim of the intervention (weight loss, improving fitness, symptoms, laboratory data). Chatbot-supported health information on health and health behavior was selected from 392 quizzes based on app data and was provided to participants. The KENPO-app had chatbot-supported feedback and information provision combined with a self-monitoring tool (weight, steps, and blood pressure). Data on active exercise, healthy eating, and healthy lifestyle habits were obtained using a web-based self-administered questionnaire at baseline and 12 weeks. RESULTS: The trial's retention rate was 95% (74/78). The adherence to daily self-weighing, wearing the pedometer, and blood pressure monitoring in the KENPO-app group was significantly higher than those in the active control group. Compared with the active control group, the median body weight and BMI of the intervention group significantly decreased at 3 months (-0.4, IQR -2.0 to 0.6 kg vs -1.1, IQR -2.7 to -0.5 kg; P=.03; -0.1, IQR -0.6 to 0.3 kg vs -0.4, IQR -0.8 to -0.2 kg; P=.02, respectively). The intervention increased the percentage of participants who self-reported taking ≥8000 steps, eating vegetables before rice, eating slowly, and relaxing. Personality traits were associated with the degree of weight loss in the intervention group. CONCLUSIONS: The SHG-specific KENPO-app was feasible and induced modest but significant weight loss in adults with obesity. TRIAL REGISTRATION: University Hospital Medical Information Network Center UMIN000046263; https://tinyurl.com/bderys3b.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations52
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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