Improving Diet Quality of People Living With Obesity by Building Effective Dietetic Service Delivery Using Technology in a Primary Health Care Setting: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Almost a third of Australian adults are living with obesity, yet most cannot access medical nutrition therapy from dietitians, that is, the health professionals trained in dietary weight management services. Across the health system, primary care doctors readily identify people who may benefit from weight management services, but there are limited referral options in the community. Dietitians are trained to provide evidence-informed dietary treatment of overweight and obesity but are underutilized and underresourced. The chat2 (Connecting Health and Technology 2) trial will test combining new technologies for dietary assessment with behavior change techniques to improve outcomes for people living with obesity. OBJECTIVE: This study aimed to compare the effectiveness of a 1-year digital dietary intervention, with standard care on body weight reduction and improved diet quality, in adults living with obesity delivered by dietitians in a primary care setting. METHODS: ). Participants will be recruited by letters sent to individuals randomly selected from the electoral roll and supplemented by hospital site posters, newsletters, and unaddressed mailbox delivery postcards sent to residential street points. The primary outcome is change in body weight, measured face-to-face at a baseline, 6 months, and 12 months. A 4-day, image-based dietary assessment tool (mobile Food Record) will be used to measure diet quality score. Secondary outcomes include diet quality score; dual-energy absorptiometry body composition; and total cholesterol, triglyceride, low-density lipoprotein, high-density lipoprotein, glycated hemoglobin, and fasting glucose levels. The intervention group will receive 8 video counseling sessions with a trained dietitian delivered over 12 months to support dietary behavior change and relapse prevention. The trial is unblinded. Both groups will receive feedback on their clinical chemistry and dual-energy absorptiometry scans at each time point. RESULTS: Participant recruitment commenced in July 2023 and ended in August 2024. Data analysis will commence in 2025, with the anticipated publication of results in 2026. CONCLUSIONS: If found to be effective, the results of this randomized controlled trial will support the delivery of effective, evidence-based weight management advice using new technologies. Improving community access to high-quality dietetic services will ensure more effective use of the dietetic workforce to improve outcomes for people living with obesity. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12622000803796; https://anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=383838. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64735.
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 | 0,040 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,013 |
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 ».