Hybrid Health IT and Telehealth–Delivered Behavioral Weight Loss Services for Primary Care Patients With Cardiovascular Risk Factors: Intervention Component Design and Pragmatic Randomized Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intensive lifestyle interventions (ILI) improve weight loss and cardiovascular risk factors, but health care systems face challenges in implementing them. We engaged stakeholders to cocreate and evaluate primary care implementation strategies for ILI components. Objective: This study aimed to describe the design of intervention components and implementation strategies and to evaluate the feasibility of pragmatic trial enrollment and randomization procedures, as well as the acceptability and preliminary effectiveness of the interventions. Methods: The study setting was a single, urban primary care office. Patients with a BMI ≥27 kg/m² and ≥1 cardiovascular risk factor were sent a single electronic health record (EHR) message between December 2019 and January 2020 offering services to support a weight loss goal of 10 pounds in 10 weeks. All patients who affirmed interest were pragmatically enrolled in a trial offering basic lifestyle support (BLS), which provided a scale that transmits weight data to the EHR using cellular networks, a coupon to enroll in lifestyle coaching resources through a partnering fitness organization, and periodic EHR messages encouraging use of those resources. About half (n=42) of participants were randomized by an EHR algorithm to also receive customized lifestyle support (CLS), including weekly email messages adaptive to weight loss progress and telephonic coaching by a nurse for those facing challenges. Interventions and assessments spanned from January to July 2020, with disruption by the COVID-19 pandemic. Weight data were collected from administrative sources. Qualitative analysis of stakeholder recommendations and patient interviews assessed intervention acceptability, appropriateness, and sustainability. Results: Over 6 weeks, 426 patients were sent the EHR invitation message, and 80 (18.8%) patients affirmed interest in the weight loss goal and were enrolled. Overall, 48 of 80 (60%) trial participants lost weight at 6 months; 12 (15%) exhibited weight loss ≥5%, with no significant difference between CLS and BLS arms (P=.85). During the 12 weeks of adaptive MyChart (Epic Systems) messaging, 18 (43%) CLS patients and 8 (21%) BLS patients performed daily self-weighing (P=.06), and 22 (52%) CLS patients and 14 (37%) BLS patients enrolled in referral-based lifestyle resources (P=.18). Conclusions: Pragmatic enrollment, randomization, and data collection procedures proved feasible, and interventions showed preliminary effectiveness warranting further study in a larger trial.
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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».