Acceptability and Feasibility of the Telehealth Bariatric Behavioural Intervention to Increase Physical Activity before Bariatric Surgery: A Single-Case Experimental Study (Part I)
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity can play an important role in optimizing metabolic and bariatric surgery (MBS) outcomes.However, patient mobilization is difficult, and development of theorydriven counseling interventions are needed.This study aimed to: 1) assess the feasibility and acceptability of the TELEhealth BARIatric behavioural intervention (TELE-BariACTIV) trial protocol/methods and intervention, which was designed to increase moderate-to-vigorous intensity physical activity (MVPA) in adults awaiting MBS; and 2) estimate the effect of the intervention on MVPA.This multicenter trial used a repeated single-case experimental design.Twelve insufficiently active adults awaiting MBS received 6 weekly 45-minute PA counselling sessions via videoconferencing.Feasibility and acceptability data (i.e., refusal, recruitment, retention, attendance, and attrition rates) were tracked and collected via online surveys, and interviews.MVPA was assessed via accelerometry pre, during and post-intervention.Among the 24 patients referred to the research team; five declined to participate (refusal rate=20.8%)and seven were ineligible or unreachable.The recruitment rate was 1.2 participants per month between 2021-09 and 2022-07.One participant withdrew during the baseline phase, and 1 after the intervention (retention rate=83.3%).No participant dropouts occurred during the intervention and 98.6% of sessions were completed.Participants anticipated and retrospective acceptability of the intervention was 3.2/4 (IQR: 0.5) and 3.0/4 (IQR: 0.2), respectively.There was a statistically significant increase in MVPA [Tau-U=0.32(0.11;0.51)] from pre-to postintervention.Despite a low recruitment rate, which could be explained by circumstances (COVID-19 pandemic), results support feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the TELE-Bari-ACTIVE intervention for increasing MVPA in patients awaiting MBS.
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 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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».