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Enregistrement W4403817681 · doi:10.2196/47104

Mobile-Based Platform With a Low-Calorie Dietary Intervention Involving Prepackaged Food for Weight Loss for People With Overweight and Obesity in China: Half-Year Follow-Up Results of a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4403817681 sur OpenAlexvenueno aff
Suyuan Wang, Lingyu Zhong, C. Zhang, Yanhong Guo, Mingxia Li, Li Zhao, Shuming Ji, Junjie Pan, Yunhong Wu

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossOverweightMedicineObesityRandomized controlled trialBody mass indexPsychological interventionGerontologyPhysical therapyEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity is a rapidly increasing health problem in China, causing massive economic and health losses annually. Many techniques have emerged to help people with obesity better adhere to intervention programs and achieve their weight loss goals, including food replacement and internet-delivered weight loss consultations. Most studies on weight loss interventions mainly focused on the change in body weight or BMI; however, body fat, especially visceral fat mass, is considered the main pathogenic factor in obesity. In China, more reliable evidence is required on this topic. Moreover, it is unclear whether an integrated weight loss program combining food replacement products, mobile app-based platforms, and daily body composition monitoring using a wireless scale is useful and practical in China. Objective: In this 2-arm, parallel-designed, randomized study, we explored the effectiveness and safety of the Metawell (Weijian Technologies Inc) weight loss program in China, which combines prepackaged biscuits, a wireless scale, and a mobile app. Methods: Participants in the intervention group were guided to use food replacement products and a scale for weight loss and monitoring, whereas participants in the control group received printed material with a sample diet and face-to-face education on weight loss at enrollment. The intervention lasted for 3 months, and follow-up visits were conducted at months 3 and 6 after enrollment. Dual-energy x-ray absorptiometry and quantitative computed tomography were used to assess body fat. A multilevel model for repeated measurements was used to compare differences between the 2 groups. Results: In total, 220 patients were randomly assigned to intervention (n=110) and control (n=110) groups. Participants in the intervention group had significantly greater decreases in BMI, total body fat, visceral adipose area, and subcutaneous adipose area (all P<.001) than those in the control group. However, the rate of change in lean mass was not significantly different between the 2 groups (P=.62). Further, 35 participants in the intervention group reported adverse events. Constipation was the most frequently reported adverse event (11/110), followed by dizziness (6/110), hypoglycemia (4/110), fatigue (3/110), and gastritis (3/35). Conclusions: The Metawell program was effective for weight loss. After the intervention, participants in the intervention group lost more body weight and body fat while retaining muscle mass than those in the control group.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,344 · 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 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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