Effectiveness and Theoretical Foundations of mHealth Apps for Physical Activity, Healthy Eating, and Weight Loss: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a significant global public health concern. Primary prevention and health promotion to encourage positive health behavior to address obesity could be delivered via mobile health (mHealth), but evidence of apps improving health outcomes over sufficient time frames to be clinically meaningful is limited. mHealth interventions for physical activity, healthy eating, and weight loss typically prioritize intention as the primary driver of behavior. This may limit their impact, as intention does not consistently translate into behavior. OBJECTIVE: This review updates a previous systematic review on the effectiveness of mobile apps for health behavior change while narrowing the scope to weight management interventions to enable a more focused analysis. Our primary objective is to investigate the effectiveness of mHealth apps in improving health behaviors with respect to physical activity and healthy eating and to explore the inclusion of behavioral theories and behavior change techniques and the evidence for their effectiveness. METHODS: This protocol follows the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis Protocols) checklist, and the review will be structured using the PRISMA 2020 statement. Nine databases (PubMed, EMBASE, CINAHL, APA PsycINFO, Cochrane Library, SPORTDiscus, SCOPUS, Web of Science, and Science Direct) will be searched for studies reporting evaluation of the impact of mHealth interventions on weight loss, healthy eating, or physical activity outcomes. EndNote 21 software will be used for deduplication and initial screening, followed by manual title and abstract screening, and then full-text screening by 2 independent reviewers. Data regarding the studies, intervention characteristics, their theoretical basis (eg, use of behavior change frameworks such as the COM-B [Capability, Opportunity, Motivation-Behavior] model or the social cognitive theory), evaluation methods, and outcomes will be extracted into a predetermined form. A meta-analysis will be conducted on eligible studies (reporting control group comparisons) to synthesize evidence of their effectiveness, and the remaining quantitative data will be descriptively analyzed. RESULTS: The review is expected to start in December 2025 and to be submitted for publication by the end of 2026. CONCLUSIONS: This review will synthesize evidence on the theoretical basis underpinning mHealth interventions for enhancing physical activity, healthy eating, and weight loss and generate new insights into how particular behavior change techniques can best support intended outcomes. This will help guide the development of more impactful mobile-based interventions to support healthy behaviors that are better able to reduce the risk factors for chronic health conditions. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024602819; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024602819. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/72664.
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 | 0,096 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,009 |
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 ».