Workout Logging Through an mHealth App for Weight Reduction Among Different Generations: Secondary Analysis of the MED PSU×ThaiSook Healthier Challenge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Being overweight or obese presents a major risk factor for noncommunicable diseases (NCDs) such as cardiovascular disease, diabetes, and musculoskeletal disorders. These problems are preventable and solvable via weight reduction and increased physical activity and exercise. The number of adults who are overweight or affected by obesity has tripled in the last 4 decades. Using mobile health (mHealth) apps can help users with health issues, including reducing their weight by restricting their daily calorie intake, which can be recorded along with other parameters, such as physical activity and exercise. These features could further enhance health and prevent NCDs. ThaiSook, a Thai mHealth app developed by the National Science and Technology Development Agency, aims to promote healthy lifestyles and reduce the risk behaviors of NCDs. OBJECTIVE: This study aimed to determine whether ThaiSook users were successful in 1-month weight reduction and identify which demographic factors or logging functions were associated with significant weight reduction. METHODS: ). Logging functions (ie, water, fruit and vegetables, sleep, workout, step, and run) were classified into 2 groups: consistent (≥80%) and inconsistent (<80%) users. Weight reduction was categorized into 3 groups: no weight reduction, slight weight reduction (0%-3%), and significant weight reduction (>3%). RESULTS: Of 376 participants, most were female (n=346, 92%), had normal BMI (n=178, 47.3%), belonged to Generation Y (n=147, 46.7%), and had a medium group size (6-10 members; n=250, 66.5%). The results showed that 56 (14.9%) participants had 1-month significant weight loss, and the median weight reduction of the group was -3.85% (IQR -3.40% to -4.50%). Most participants (264/376, 70.2%) experienced weight loss, with an overall median weight loss of -1.08% (IQR -2.40% to 0.00%). The factors associated with significant weight reduction were consistently logging workouts (adjusted odds ratio [AOR] 1.69, 95% CI 1.07-2.68), being Generation Z (AOR 3.06, 95% CI 1.01-9.33), and being overweight or being obese compared to those with normal BMI (AOR 2.66, 95% CI 1.41-5.07; AOR 1.76, 95% CI 1.08-2.87, respectively). CONCLUSIONS: More than half of the "MED PSU×ThaiSook Healthier Challenge" participants achieved a slight weight reduction, and 14.9% (56/376) of users lost significant weight. Factors including workout logging, being Generation Z, being overweight, and being obese were associated with significant weight reduction.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».