Long‐Term Weight Loss in Adults With Overweight or Obesity Using a Breath Biofeedback mHealth App: A One‐Year Follow‐Up of a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Long‐term weight loss success with dietary interventions is notoriously limited. Mobile health (mHealth) interventions offering personalized dietary guidance combined with real‐time biofeedback may enhance long‐term adherence and provide a sustainable solution for weight management. Objectives This study reports the prespecified secondary outcome of weight loss at 48 weeks from a parallel‐arm randomized clinical trial (ClinicalTrials.gov: NCT04165707) that aimed to evaluate the long‐term effectiveness and sustainability of a Mediterranean‐style low‐carbohydrate diet delivered via an mHealth application paired with breath biofeedback compared with a calorie‐restricted low‐fat diet application. Methods Adults with overweight or obesity ( N = 155; mean ± SD age, 41 ± 11 years; 71% female; BMI, 33.5 ± 4.7 kg/m 2 ) were randomized to either an intervention promoting a Mediterranean‐style low‐carbohydrate diet combined with biofeedback from a handheld breath acetone device or an evidence‐based comparator promoting a calorie‐restricted, low‐fat diet. Participants recorded their daily weights using Bluetooth scales. Weight loss over 48 weeks was analyzed using a linear mixed‐effects model, incorporating all available daily weight measurements from participants who provided at least one follow‐up measurement. Results At 48 weeks, participants using the breath biofeedback mHealth app achieved clinically meaningful weight loss (−9.54 kg, 95% CI: −12.27 to −6.81 kg). In contrast, participants using the low‐fat diet app did not achieve statistically significant weight loss (−2.68 kg, 95% CI: −5.49 to 0.14 kg), resulting in a statistically significant between‐group difference (−6.9 kg, 95% CI: −10.8 to −2.9, p < 0.001). No adverse effects were reported in either group. Conclusions This study demonstrates that a Mediterranean‐style diet promoting carbohydrate restriction coupled with biofeedback support delivered via an mHealth app results in clinically meaningful sustained weight loss at 48 weeks. Given its practicality and demonstrated effectiveness, this approach presents a promising non‐pharmacological alternative or complement for longer‐term weight management.
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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».