Effectiveness of interventions for changing more than one behavior at a time to manage chronic conditions: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health behaviors play a significant role in chronic disease management. Rather than being independent of one another, health behaviors often co-occur, suggesting that targeting more than one health behavior in an intervention has the potential to be more effective in promoting better health outcomes. Purpose: We aimed to conduct a systematic review and meta-analysis of randomized trials of interventions that target more than one behavior to examine the effectiveness of multiple health behavior change interventions in patients with chronic conditions.Methods: Five electronic databases (Web of Science, PubMed, CINAHL, EMBASE and Cochrane) were systematically searched in November 2023, and studies included in previous reviews were also consulted. We included randomized trials of interventions aiming to change more than one health behavior in individuals with chronic conditions. Two independent reviewers screened and extracted data, and used Cochrane’s Risk of Bias 2 tool. Meta-analyses were conducted to estimate the effects of interventions on change of health behaviors. Results were presented as Cohen’s d for continuous data, and risk ratio for dichotomous data. Results: Sixty-one studies were included spanning a range of chronic diseases: cardiovascular (k = 25), type 2 diabetes (k = 15), hypertension (k = 10), cancer (k = 7), multiple conditions (k = 3). Most interventions aimed to change more than one behavior simultaneously (rather than in sequence) and most targeted three particular behaviors at once: ‘physical activity, diet and smoking’ (k = 20). Meta-analysis of 43 eligible studies showed for continuous data (k = 29) a small to substantial positive effect on behavior change for all health behaviors (d = .081 to 2.003) except for smoking (d = -.019). For dichotomous data (k = 23) all analyses showed positive effects of targeting more than one behavior on all behaviors (RR = 1.026 to 2.247). Conclusions: Targeting more than one behavior at a time is effective in chronic disease management and more research should be directed into developing the science of multiple behavior change.
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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 | 0,023 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».