The HealtheSteps™ lifestyle prescription program to improve physical activity and modifiable risk factors for chronic disease: a pragmatic randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Our objective was to determine the influence of the HealtheSteps™ lifestyle prescription program on physical activity and modifiable risk factors for chronic disease in individuals at risk. Methods One hundred eighteen participants were recruited from 5 sites in Southwestern Ontario, Canada and randomized to either the intervention (HealtheSteps™ program, n = 59) or a wait-list control group (n = 59). The study comprised three phases: an Active Phase (0 to 6 months) consisted of bi-monthly in-person lifestyle coaching with access to a suite of eHealth technology supports (Heathesteps app, telephone coaching and a private HealtheSteps™ social network) followed by a Minimally-Supported Phase I (6 to 12 months), in which in-person coaching was removed, but participants still had access to the full suite of eHealth technology supports. In the final stage, Minimally-Supported Phase II (12 to 18 months), access to the eHealth technology supports was restricted to the HealtheSteps™ app. Assessments were conducted at baseline, 6, 12 and 18 months. The study primary outcome was the 6-month change in average number of steps per day. Secondary outcomes included: self-reported physical activity and sedentary time; self-reported eating habits; weight and body composition measures; blood pressure and health-related quality of life. Data from all participants were analyzed using an intent-to-treat approach. We applied mixed effects models for repeated measurements and adjusted for age, sex, and site in the statistical analyses. Results Participants in HealtheSteps™ increased step counts (between-group [95% confidence interval]: 3132 [1969 to 4294], p
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».