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Enregistrement W4417072473 · doi:10.1002/osp4.70106

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

2025· article· en· W4417072473 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueObesity Science & Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesBrock UniversityOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésWeight lossmHealthOverweightRandomized controlled trialObesityBiofeedbackClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,374 · 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