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Enregistrement W4389190806 · doi:10.2196/53619

A Remotely Delivered, Semaglutide-Supported Specialist Weight Management Program: Preliminary Findings From a Retrospective Service Evaluation

2023· article· en· W4389190806 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Richards, Gina Wren, P.J. Campion, Michael Whitman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossMedicineWeight changeWeight managementPsychological interventionObesityPhysical therapyRetrospective cohort studyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital weight management interventions have the potential to increase access to novel pharmacotherapy for people living with obesity. At present, there is limited real-world evidence on the effectiveness, feasibility, and acceptability of this type of intervention. OBJECTIVE: This retrospective service evaluation examines real-world data to evaluate the preliminary impact of Second Nature's 24-month, remotely delivered, semaglutide-supported weight management intervention for adults living with obesity at 12 weeks. METHODS: Retrospective data were extracted in October 2023 for participants who started the intervention between June 8, 2023, and July 22, 2023. The primary outcomes were weight change (kg) and percentage of weight change at 12 weeks. The secondary outcomes were the proportion of participants who achieved ≥5% and ≥10% weight loss and the feasibility and acceptability of this type of intervention. Descriptive statistics were used to evaluate the baseline characteristics, retention, engagement, prevalence of side effects, and weight change. A paired 2-tailed t test was used to determine the significance of weight change. Content analysis was used to analyze the free-text questionnaire responses. RESULTS: (SD 7.3) were included in the analysis (n=102, 90.4% women, mean age 46.6, SD 11.1 years). Over 12 weeks, 23% (n=26) of participants withdrew from the intervention. A total of 70.8% (n=80) of participants provided weight data at 12 weeks. The average weight loss observed over this 12-week period was 6.5 (SD 4.4) kg (P<.001) or 6.4% (SD 4.2%) of their starting weight (P<.001). Of the 80 participants who recorded weight readings, 62.5% (n=50) achieved ≥5% weight loss, and 11.3% (n=9) achieved ≥10% weight loss. Engagement with the app-based program declined from a mean of 131 (SD 142.6) home screen views in week 0 to 35 (SD 57.1) in week 11. Common side effects reported over 12 weeks included feeling more tired than usual, constipation, and feeling sick. However, a significant proportion of participants reported no side effects. Most participants (n=106, 93.8%) did not experience any difficulties in medication administration. Qualitative data showed that most participants had a positive or neutral experience of the intervention, with some reporting perceived benefits as early as 4 weeks. Most participants did not feel that improvements in the intervention were needed; however, some participants faced issues with medication shipping or logistics. CONCLUSIONS: This retrospective preliminary service evaluation suggests that a remotely delivered semaglutide-supported weight management intervention has the potential to be effective, feasible, and acceptable for self-paying consumer adults with obesity in the United Kingdom. Areas for further improvement were highlighted, including user engagement in an app-based program. A full-service evaluation at the end of the 24-month intervention with a larger sample size is required to support these early findings.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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