The Impact of Behavior Change Counseling Delivered via a Digital Health Tool Versus Routine Care Among Adolescents With Obesity: Pilot Randomized Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth overweight and obesity is a public health crisis and increases the risk of poor cardiovascular health (CVH) and chronic disease. Health care providers play a key role in weight management, yet few tools exist to support providers in delivering tailored evidence-based behavior change interventions to patients. OBJECTIVE: The goal of this pilot randomized feasibility study was to determine the feasibility of implementing the Patient-Centered Real-Time Intervention (PREVENT) tool in clinical settings, generate implementation data to inform scale-up, and gather preliminary effectiveness data. METHODS: A pilot randomized clinical trial was conducted to examine the feasibility, implementation, and preliminary impact of PREVENT on patient knowledge, motivation, behaviors, and CVH outcomes. The study took place in a multidisciplinary obesity management clinic at a children's hospital within an academic medical center. A total of 36 patients aged 12 to 18 years were randomized to use PREVENT during their routine visit (n=18, 50%) or usual care control (n=18, 50%). PREVENT is a digital health tool designed for use by providers to engage patients in behavior change education and goal setting and provides resources to support change. Patient electronic health record and self-report behavior data were collected at baseline and 3 months after the intervention. Implementation data were collected via PREVENT, direct observation, surveys, and interviews. We conducted quantitative, qualitative, and mixed methods analyses to evaluate pretest-posttest patient changes and implementation data. RESULTS: PREVENT was feasible, acceptable, easy to understand, and helpful to patients. Although not statistically significant, only PREVENT patients increased their motivation to change their behaviors as well as their knowledge of ways to improve heart health and of resources. Compared to the control group, PREVENT patients significantly improved their overall CVH and blood pressure (P<.05). CONCLUSIONS: Digital tools can support the delivery of behavior change counseling in clinical settings to increase knowledge and motivate patients to change their behaviors. An appropriately powered trial is necessary to determine the impact of PREVENT on CVH behaviors and outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06121193; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT06121193.
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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».