Men with long-term conditions in the Game of Stones text messaging and financial incentives trial: an exploratory mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Men living with multiple long-term conditions and obesity are under-represented in behavioural weight management trials. Within an effective text messaging and financial incentives trial, our aim was to explore retention, secondary mental health and wellbeing outcomes, and experiences of men with multiple long-term conditions. Methods Mixed methods process evaluation within a 3-group randomised controlled trial: behavioural text messages with financial incentives, texts alone and waiting-list control, for 583 of 585 men with obesity. Trial retention, mental health and wellbeing outcomes, and experiences were compared for 235 (40%) participants with multiple long-term conditions, 181 (31%) with single conditions, 167 (29%) with no conditions, and for 165 (29%) with disability. Semi-structured interviews, analysed using the Framework method, explored experiences with weight trajectories. Concurrent descriptive and qualitative analyses were undertaken. Results Of the 235 (40%) trial participants with multiple long-term conditions, 99 were disabled and 93 were living in deprived areas. Participants with multiple long-term conditions and/or disability were older, fewer had a degree level qualification, and fewer were in full time work. Retention at 12 months was higher for men with disability (76%) or no long-term conditions (75%), and lower for men with diabetes (65%). Self-reported weight stigma, wellbeing and quality of life scores improved or stayed the same for men living with multiple long-term conditions in the intervention groups, however, results for anxiety and depression screening scores were inconsistent. Participant experiences indicated complex dynamic health, social and life situations which could provide motivation to lose weight for some but not others. Hospitalisation and poor mobility, with inability to exercise, was de-motivating for making changes to reach weight loss targets. Conclusion Men with multiple long-term conditions varied from very successful weight loss and improved health, to not prioritising or feeling helped by the programme or disengagement due to immobility or diabetes.
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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».