MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4387022972 · doi:10.2196/38891

A Digitally Enabled Combined Lifestyle Intervention for Weight Loss: Pilot Study in a Dutch General Population Cohort

2023· article· en· W4387022972 sur OpenAlexvenueno aff
Rahul Gannamani, José Castela Forte, Pytrik Folkertsma, Sven Hermans, Sridhar Kumaraswamy, Sipko van Dam, Niels H. Chavannes, Hendrikus J. A. van Os, Hanno Pijl, Bruce H. R. Wolffenbuttel

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightHealth coachingWeight lossMedicineCoachingPopulationPsychological interventionPhysical therapyAnthropometryGerontologyObesityIntervention (counseling)CohortmHealthPsychologyNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overweight and obesity rates among the general population of the Netherlands keep increasing. Combined lifestyle interventions (CLIs) focused on physical activity, nutrition, sleep, and stress management can be effective in reducing weight and improving health behaviors. Currently available CLIs for weight loss (CLI-WLs) in the Netherlands consist of face-to-face and community-based sessions, which face scalability challenges. A digitally enabled CLI-WL with digital and human components may provide a solution for this challenge; however, the feasibility of such an intervention has not yet been assessed in the Netherlands. OBJECTIVE: The aim of this study was two-fold: (1) to determine how weight and other secondary cardiometabolic outcomes (lipids and blood pressure) change over time in a Dutch population with overweight or obesity and cardiometabolic risk participating in a pilot digitally enabled CLI-WL and (2) to collect feedback from participants to guide the further development of future iterations of the intervention. METHODS: Participants followed a 16-week digitally enabled lifestyle coaching program rooted in the Fogg Behavior Model, focused on nutrition, physical activity, and other health behaviors, from January 2020 to December 2021. Participants could access the digital app to register and track health behaviors, weight, and anthropometrics data at any time. We retrospectively analyzed changes in weight, blood pressure, and lipids for remeasured users. Surveys and semistructured interviews were conducted to assess critical positive and improvement points reported by participants and health care professionals. RESULTS: Of the 420 participants evaluated at baseline, 53 participated in the pilot. Of these, 37 (70%) were classified as overweight and 16 (30%) had obesity. Mean weight loss of 4.2% occurred at a median of 10 months postintervention. The subpopulation with obesity (n=16) showed a 5.6% weight loss on average. Total cholesterol decreased by 10.2% and low-density lipoprotein cholesterol decreased by 12.9% on average. Systolic and diastolic blood pressure decreased by 3.5% and 7.5%, respectively. Participants identified the possibility of setting clear action plans to work toward and the multiple weekly touch points with coaches as two of the most positive and distinctive components of the digitally enabled intervention. Surveys and interviews demonstrated that the digital implementation of a CLI-WL is feasible and well-received by both participants and health care professionals. CONCLUSIONS: Albeit preliminary, these findings suggest that a behavioral lifestyle program with a digital component can achieve greater weight loss than reported for currently available offline CLI-WLs. Thus, a digitally enabled CLI-WL is feasible and may be a scalable alternative to offline CLI-WL programs. Evidence from future studies in a Dutch population may help elucidate the mechanisms behind the effectiveness of a digitally enabled CLI-WL.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,404 · 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 non 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→