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Enregistrement W4414718714 · doi:10.2196/58930

A Brief Web-Based and Mobile Intervention of Intermittent Fasting With Meal Support for Weight Loss Among Adults With Overweight and Obesity in Japan: Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4414718714 sur OpenAlexvenueno aff
Takashi Noda, Tomonari Shimamoto, Kosuke Kiyohara, Mie Imanaka, Norihiro Nishioka, Yukiko Tateyama, Taku Iwami

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossRandomized controlled trialOverweightMealObesityIntervention (counseling)Pilot trialmHealth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Intermittent fasting emerges as a promising dietary approach against obesity, offering a cost-effective strategy for implementation via web-based platforms. We developed a Brief Online Intermittent Fasting Program (OIF), featuring a self-administered, weekly 1-day fasting regimen with replacement meals delivery, online guidance, and app messaging to support adherence. Objective This pilot study aimed to assess the preliminary effectiveness, feasibility, and safety of the OIF on weight loss in adults with overweight and obesity in Japan. Secondary objectives were to assess its effects on body composition and metabolic markers. Methods This 12-week, 1:1 randomized controlled trial recruited adults with overweight and obesity (BMI from 23 to <35) in 1 university, 1 hospital, and 2 company offices. Participants were randomized into 2 groups stratified by sex and age (<40 or ≥40 years). The intervention group received very low-calorie (407 kcal) meal replacements for weekly intermittent fasting, online guidance via Zoom (Zoom Video Communications, Inc), and app messages encouraging fasting and healthy lifestyles. The control group received app messages promoting healthy lifestyles only. Interventions were administered by a nonblinded researcher. The primary outcome was the change in body weight after 12 weeks, analyzed using intention-to-treat principles and adjusted for sex, age, and baseline weight. Secondary outcomes encompassed body composition, blood pressure, biomarkers (eg, hemoglobin A1c, triglycerides, and cholesterol), quality of life, physical activity, intervention adherence, and adverse events. Results A total of 57 individuals were enrolled (28 in the intervention group and 29 in the control group). At 12 weeks, 25 participants in the intervention group and 27 participants in the control group completed follow-up. The baseline median weight was 75.8 (IQR 68.3-80.6) kg for the intervention group and 74.8 (IQR 69.8-81.8) kg for the control group. The mean weight change was –0.9 (SD 1.9) kg in the intervention group and +0.6 (SD 1.4) kg in the control group. The adjusted between-group difference in weight change was statistically significant at –1.6 (95% CI –2.5 to –0.8) kg. Fat mass change was not statistically significant (–0.1, 95% CI –1.3 to 1.4 kg), but muscle mass reduction was implied (–1.3, 95% CI –2.5 to –0.2 kg). Intervention adherence was 79% (22/28) in the intervention group. No serious adverse events were reported, and there were no significant changes in key biomarkers, such as hemoglobin A1c or quality of life. Conclusions The OIF demonstrated effectiveness in promoting modest weight loss among adults with overweight and obesity over 12 weeks, with high feasibility and safety indicated by low dropout rates and absence of serious adverse events. However, the observed reduction in muscle mass indicates a need for program refinement, such as incorporating exercise guidance, to optimize health outcomes. Trial Registration UMIN-CTR UMIN000050437; https://tinyurl.com/4x5h2t2x

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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