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Enregistrement W4405360359 · doi:10.1101/2024.12.12.24318921

Long-term Effects of Text Messages with Financial Incentives for Men with Obesity: Two-year Follow-up of the Game of Stones trial

2024· preprint· en· W4405360359 sur OpenAlexaff
Stephan U Dombrowski, Pat Hoddinott, James Swingler, Lisa Macaulay, Catriona O’Dolan, Seonaidh Cotton, Alison Avenell, Abraham M. Getaneh, Cindy M. Gray, Kate Hunt, Frank Kee, Alice MacLean, Michelle C. McKinley, Claire Torrens, Katrina Turner, Marjon van der Pol, Graeme MacLennan

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineText messagingIncentiveBody mass indexWeight lossRandomized controlled trialObesityPsychologyPhysical therapyInternal medicineComputer scienceNursingInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives To compare the difference in percentage weight change at 24 months following a 12-month text messaging with financial incentive intervention compared to a waiting list control group, and to compare the text messaging alone group to the control group. Design Assessor-blinded three-arm randomised clinical trial. Setting Three disadvantaged communities from the UK. Participants 585 men with body mass index (BMI) of ≥30kg/m 2 enrolled between July 2021 and May 2022, of which 377 participants (64%) completed 24 months’ follow-up. Interventions 12 months of daily behavioural text messages combined with financial incentives; 12 months of the same text messages alone; or waiting for 12 months followed by receipt of the first 3 months (months 12-15) of text messages (control). Main outcome measures Within-participant change from baseline weight. Results At 24 months, the mean percent weight change (standard deviation) was −3.9% (6.9%) for the text messaging with financial incentives group, −2.6% (6.8%) for the text messaging alone group, and −2.2% (6.8%) for the control group. Compared with the control group, the mean percent weight change was not significantly greater in the text messaging with financial incentives group (mean difference, −1.0%; 97.5% CI, −2.6 to 0.6; P = .22) or the text messaging alone group (mean difference, −0.0%; 97.5% CI, −1.6 to 1.5; P = .95). At least 5% weight loss at 24 months was achieved by 52 (40%) participants in the text messaging with financial incentives group; 32 (28%) in the text messaging alone group and 43 (32%) in the control group. Conclusions A scalable, low-cost text message with financial incentives intervention supported clinically relevant maintenance of weight loss 12 months after the intervention ceased, including those from disadvantaged backgrounds. What is already known on this topic Men, particularly those in lower socio-economic groups, engage less frequently in existing weight loss interventions and services, and might benefit from gender-sensitized interventions. The Game of Stones trial showed that a 12-month intervention consisting of text messaging with endowment financial incentives resulted in statistically significant weight loss in men with obesity compared with control. What this study adds At 24 months, participants receiving 12 months of behavioural text messages with financial incentives displayed continued weight loss which is likely to be clinically important for some men. This digital, scalable, low risk text messaging with financial incentives intervention, with low participant and staff burden, shows promise for longer-term weight maintenance in men, including those living in the most deprived areas.

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)0,008
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
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2024
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