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Enregistrement W4410794116 · doi:10.2196/72577

A Remotely Delivered GLP-1RA–Supported Specialist Weight Management Program in Adults Living With Obesity: Retrospective Service Evaluation

2025· article· en· W4410794116 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Richards, Michael Whitman, Gina Wren, P.J. Campion

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintService (business)MedicineOperations managementComputer scienceEngineeringBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited access to specialist weight management services restricts the implementation of novel pharmacotherapies for obesity such as glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) in the UK National Health Service (NHS). Second Nature, a commercial digital health company, offers a remotely delivered program combining a GLP-1RA medication (semaglutide) with digital behavioral support, potentially providing a scalable solution. However, evidence for long-term effectiveness in this real-world context is limited. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the 12-month effectiveness, feasibility, acceptability, and potential cost-effectiveness of the remotely delivered, semaglutide-supported weight management program by Second Nature. METHODS: This retrospective service evaluation analyzed data from participants who initiated the program between September and December 2023. The primary outcome was weight change at 12 months among participants with available data (completers). Secondary outcomes included retention, program engagement (measured by views of the Home screen in the app), behavioral changes, side effects, participant experience (qualitative analysis), and a comparative cost analysis against an NHS specialist weight management service. An "active subscription" was defined as maintaining a paid subscription for the full 12-month period. Descriptive statistics and paired 2-tailed t tests evaluated outcomes. RESULTS: ). At 12 months, 39.6% (135/206) maintained an active subscription, while 60.4% (206/341) became inactive. Weight data at 12 months were available for 179 participants (52.5% of the baseline cohort; 100% of active and 19.4% of inactive participants). Among completers who maintained an active subscription, the mean weight loss was 20.0 kg (SD 8.7 kg; P<.001), representing 19.1% of starting weight. Overall, 77.7% (139/179) of completers achieved ≥10% weight loss and 61.5% (110/179) achieved ≥15%. Program engagement declined over time. Side effects also decreased, with 69.6% (81/116) of respondents reporting none by month 12. Most participants completing the 12-month survey reported positive (41/120, 34.2%) or neutral (68/120, 56.7%) experiences. CONCLUSIONS: This evaluation suggests that remotely delivered GLP-1RA-supported weight management can achieve significant weight loss in participants remaining engaged for 12 months. However, the high rate of withdrawal limits generalizability. The program appears feasible, acceptable, and potentially cost-effective for completers. Further research, ideally in public health care settings using intent-to-treat analyses, is needed to confirm clinical outcomes, assess sustained results, and understand factors influencing retention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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