Verstärkte Überwachung von körperlicher Aktivität und Kalorien mit Technologie (IMPACT)
24. Oktober 2024 aktualisiert von: Wake Forest University Health Sciences
Seitdem nimmt die starke Adipositas in der Jugend stetig zu.
Spezialisierte Kliniken für pädiatrische Adipositas bieten Programme zur Unterstützung der Reduzierung von Adipositas an.
Da die häusliche Umgebung und die elterliche Verhaltensmodellierung zwei der stärksten Prädiktoren für den Gewichtsverlust des Kindes während Interventionen zur verhaltensbezogenen Gewichtsabnahme sind, ist ein familienbasierter Behandlungsansatz am besten.
Diese Strategie war in unserem bestehenden, evidenzbasierten Gewichtsmanagementprogramm für Kinder, Brenner Families In Training (Brenner FIT), mäßig erfolgreich.
Da Programme wie Brenner-Familien in Ausbildung jedoch auf persönliche Interaktionen und Durchführung angewiesen sind, sind sie manchmal durch die zeitlichen Einschränkungen der Familien eingeschränkt.
Ziel dieser Studie ist es daher, eine maßgeschneiderte, mobile Gesundheitskomponente zu entwickeln und zu testen, um die Vorteile der Brenner FIT-Standardprogrammkomponenten und ähnlicher pädiatrischer Gewichtsmanagementprogramme potenziell zu steigern.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Für dieses Projekt werden wir 80 Jugendliche mit Adipositas (13 - 18 Jahre) und eine Bezugsperson (Dyaden) randomisiert der Gruppe Brenner Families in Training (FIT) oder der Gruppe Brenner Families in Training Mobile (mFIT) zuordnen.
Alle jugendlichen Teilnehmer erhalten einen handelsüblichen Aktivitätsmonitor.
Betreuer erhalten Podcasts mit einer Geschichte über einen Betreuer, der die Gewichtsabnahme eines Kindes unterstützt, indem er seiner Familie gesunde Lebensmittel/Aktivitäten anbietet, einschließlich Informationen zu gesunder Ernährung und körperlicher Aktivität.
Kinder erhalten animierte Videos, die Botschaften zu gesunder Ernährung und körperlicher Aktivität enthalten, mit einer spannenden Geschichte eines Kindes, das Gewicht verliert.
Alle Teilnehmer haben Zugriff auf eine Website und mobile Apps, auf denen sie Gewicht, Ernährung und körperliche Aktivität für sich selbst (Jugendliche) oder ihr Kind (Eltern) verfolgen.
Basierend auf ihren Berichten über Gewicht, Ernährung und körperliche Aktivität werden die Nachrichten, die die Familien vom klinischen Personal erhalten, individuell zugeschnitten, um gesundes Verhalten zu fördern und wahrgenommene Barrieren zu überwinden.
Die vorgeschlagene Forschung ist insofern innovativ, als sie explizit die Theorie in die Interventions- und Bewertungskomponenten des Projekts einbezieht und auf einer bestehenden Literatur zu mobilen Gesundheitsinterventionen aufbaut, die mobile Technologie verwenden.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
28
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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North Carolina
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Winston-Salem, North Carolina, Vereinigte Staaten, 27127
- Brenner Children's Hospital
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-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
13 Jahre bis 18 Jahre (Kind, Erwachsene)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Jugendliche mit Adipositas, 13 - 18 Jahre, die bei Brenner Families in Training (FIT) eingeschrieben oder einschreibungsberechtigt sind. Betreuer müssen mit ihren jugendlichen Teilnehmern im Heim leben. Adipositas wird durch einen BMI (35,9 +/- 8,6) definiert. Die Teilnehmer müssen außerdem Zugang zu einem Smartphone oder Tablet haben
Ausschlusskriterien:
Jugendliche unter 13 Jahren sind ausgeschlossen. Wenn Teilnehmer keinen Zugriff auf ein Smartphone oder Tablet haben, können sie nicht teilnehmen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Aktiver Komparator: Brenner FIT (Standardpflege)
Jugendliche nehmen gemeinsam mit ihrer Bezugsperson an Brenner Familien im Training teil.
Sie erhalten alle Komponenten der Brenner FIT-Standardbehandlungen.
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Familien nehmen an einer Orientierung teil, in der sie dann für eine anfängliche einführende 2-stündige Aufnahmegruppensitzung und einen Kochkurs eingeplant werden; diese treten innerhalb von 2-4 Wochen nach der Orientierung auf.
6 Monate lang finden monatliche 1-stündige Besuche beim Ernährungsberater, Berater und PA-Spezialisten statt, in denen das Kind und die Bezugsperson den Kinderarzt aufsuchen.
Während der 6-monatigen Behandlung besuchen sie 4 Gruppenkurse und wählen aus Themen wie Essensplanung, PA und Elternschaft.
Spezialisierte Besuche beim PA-Spezialisten oder Ernährungsberater werden geplant, wenn relevante Probleme auftreten.
Motivational Interviewing, modifiziert durch Brenner FIT für die Verwendung mit Familien, ist der Schlüssel zur Behandlung; Familienberater sind in kognitiver Verhaltenstherapie, Elternunterstützung/Achtsamkeit geschult und wenden diese Ansätze an, um Familien bei der Entwicklung gesunder Gewohnheiten zu unterstützen.
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Experimental: Brenner mFIT (Regelversorgung plus mobile Gesundheitskomponenten)
Jugendliche nehmen gemeinsam mit ihrer Bezugsperson an Brenner Familien im Training teil. Brenner mFIT (Familien in Training + mobile Gesundheit) beinhaltet alle Komponenten des Standard Brenner FIT |
Brenner mFIT beinhaltet neben sechs mobilen Gesundheitsbausteinen alle Bausteine des Brenner FIT Standardprogramms. Die sechs mHealth-Komponenten, die zusätzlich zum Standardprogramm Brenner Families in Training verwendet werden, umfassen:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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BMI-Perzentil
Zeitfenster: Grundlinie
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Der Gewichtsstatus von Jugendlichen wird durch die Berechnung des BMI quantifiziert, der aus der Messung von Größe und Gewicht bei der Aufnahme und den Nachuntersuchungen abgeleitet wird.
Sowohl die Körpergröße (plus/minus 0,1 cm) als auch das Gewicht (plus/minus 0,5 kg) werden zweimal aufgezeichnet und die Werte werden gemittelt, um mithilfe einer Digitalwaage und eines Stadiometers den Endwert zu ermitteln.
Der BMI wird in kg/m2 berechnet.
Der BMI-Z-Score wird mithilfe von CDC-Wachstumsdiagrammen berechnet und basierend auf CDC-Wachstumsdiagrammen für Kinder und Jugendliche im Alter von 2 bis 19 Jahren in ein BMI-Altersperzentil umgewandelt.
Laut CDC ist ein Kind mit einem BMI-Perzentil von weniger als dem 5. Perzentil untergewichtig, zwischen dem 5. Perzentil und weniger als dem 85. Perzentil hat es ein „gesundes Gewicht“, über dem 85. Perzentil bis weniger als dem 95. Perzentil ist es übergewichtig. und über dem 95. Perzentil liegt Fettleibigkeit vor.
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Grundlinie
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BMI-Perzentil
Zeitfenster: 3 Monate
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Der Gewichtsstatus von Jugendlichen wird durch die Berechnung des BMI quantifiziert, der aus der Messung von Größe und Gewicht bei der Aufnahme und den Nachuntersuchungen abgeleitet wird.
Sowohl die Körpergröße (plus/minus 0,1 cm) als auch das Gewicht (plus/minus 0,5 kg) werden zweimal aufgezeichnet und die Werte werden gemittelt, um mithilfe einer Digitalwaage und eines Stadiometers den Endwert zu ermitteln.
Der BMI wird in kg/m2 berechnet.
Der BMI-Z-Score wird mithilfe von CDC-Wachstumsdiagrammen berechnet und basierend auf CDC-Wachstumsdiagrammen für Kinder und Jugendliche im Alter von 2 bis 19 Jahren in ein BMI-Altersperzentil umgewandelt.
Laut CDC ist ein Kind mit einem BMI-Perzentil von weniger als dem 5. Perzentil untergewichtig, zwischen dem 5. Perzentil und weniger als dem 85. Perzentil hat es ein „gesundes Gewicht“, über dem 85. Perzentil bis weniger als dem 95. Perzentil ist es übergewichtig. und über dem 95. Perzentil liegt Fettleibigkeit vor.
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3 Monate
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BMI-Perzentil
Zeitfenster: 6 Monate
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Der Gewichtsstatus von Jugendlichen wird durch die Berechnung des BMI quantifiziert, der aus der Messung von Größe und Gewicht bei der Aufnahme und den Nachuntersuchungen abgeleitet wird.
Sowohl die Körpergröße (plus/minus 0,1 cm) als auch das Gewicht (plus/minus 0,5 kg) werden zweimal aufgezeichnet und die Werte werden gemittelt, um mithilfe einer Digitalwaage und eines Stadiometers den Endwert zu ermitteln.
Der BMI wird in kg/m2 berechnet.
Der BMI-Z-Score wird mithilfe von CDC-Wachstumsdiagrammen berechnet und basierend auf CDC-Wachstumsdiagrammen für Kinder und Jugendliche im Alter von 2 bis 19 Jahren in ein BMI-Altersperzentil umgewandelt.
Laut CDC ist ein Kind mit einem BMI-Perzentil von weniger als dem 5. Perzentil untergewichtig, zwischen dem 5. Perzentil und weniger als dem 85. Perzentil hat es ein „gesundes Gewicht“, über dem 85. Perzentil bis weniger als dem 95. Perzentil ist es übergewichtig. und über dem 95. Perzentil liegt Fettleibigkeit vor.
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6 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Körperliche Aktivität mittels Beschleunigungsmessung (Anfälle körperlicher Aktivität)
Zeitfenster: Grundlinie
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Daten zur körperlichen Aktivität werden mithilfe von ActiGraph-Beschleunigungsmessern (Warenzeichen) erfasst, die 7 Tage lang ununterbrochen getragen werden, außer beim Baden und Schlafen.
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Grundlinie
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Körperliche Aktivität mittels Beschleunigungsmessung (Anfälle körperlicher Aktivität)
Zeitfenster: 3 Monate
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Daten zur körperlichen Aktivität werden mithilfe von ActiGraph-Beschleunigungsmessern (Warenzeichen) erfasst, die 7 Tage lang ununterbrochen getragen werden, außer beim Baden und Schlafen.
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3 Monate
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Körperliche Aktivität mittels Beschleunigungsmessung (Anfälle körperlicher Aktivität)
Zeitfenster: 6 Monate
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Daten zur körperlichen Aktivität werden mithilfe von ActiGraph-Beschleunigungsmessern (Warenzeichen) erfasst, die 7 Tage lang ununterbrochen getragen werden, außer beim Baden und Schlafen.
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6 Monate
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ASA24 Automatisiertes, selbstverwaltetes 24-Stunden-Ernährungsbewertungstool
Zeitfenster: Grundlinie
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Um die Ernährung der teilnehmenden Jugendlichen zu beurteilen, verwenden wir den automatisierten, selbst verabreichten 24-Stunden-Ernährungsrückruf von NCI, das Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (eingetragene Marke)) Ernährungsbewertungstool (Version: ASA24-2016) auf drei, nicht -aufeinanderfolgende Tage (einschließlich eines Wochenendtags). Die Kalorienaufnahme wird in Kilokalorien ausgedrückt, um das Ernährungsverhalten nach der Verabreichung einiger Programmkomponenten zu vergleichen. Es gibt keine spezifischen Bereiche. |
Grundlinie
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ASA24 Automatisiertes, selbstverwaltetes 24-Stunden-Ernährungsbewertungstool
Zeitfenster: 3 Monate
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Um die Ernährung der teilnehmenden Jugendlichen zu beurteilen, verwenden wir den automatisierten, selbst verabreichten 24-Stunden-Ernährungsrückruf von NCI, das Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (eingetragene Marke)) Ernährungsbewertungstool (Version: ASA24-2016) auf drei, nicht -aufeinanderfolgende Tage (einschließlich eines Wochenendtags). Die Kalorienaufnahme wird in Kilokalorien ausgedrückt, um das Ernährungsverhalten nach der Verabreichung einiger Programmkomponenten zu vergleichen. Es gibt keine spezifischen Bereiche. |
3 Monate
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ASA24 Automatisiertes, selbstverwaltetes 24-Stunden-Ernährungsbewertungstool
Zeitfenster: 6 Monate
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Um die Ernährung der teilnehmenden Jugendlichen zu beurteilen, verwenden wir den automatisierten, selbst verabreichten 24-Stunden-Ernährungsrückruf von NCI, das Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (eingetragene Marke)) Ernährungsbewertungstool (Version: ASA24-2016) auf drei, nicht -aufeinanderfolgende Tage (einschließlich eines Wochenendtags). Die Kalorienaufnahme wird in Kilokalorien ausgedrückt, um das Ernährungsverhalten nach der Verabreichung einiger Programmkomponenten zu vergleichen. Es gibt keine spezifischen Bereiche. |
6 Monate
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Wirtschaftliche Kosten der beiden Interventionsarme
Zeitfenster: Bis Studienabschluss (6 Monate)
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Die klinischen Kosten der mHealth-Intervention werden über die Dauer des Programms zusammengestellt.
Die Anzahl der Teilnehmer spiegelt die Anzahl der im Programm verbliebenen Personen wider.
Da sich die Daten auf die Kosten für die Pflege der Teilnehmer beziehen und nicht direkt von den Teilnehmern erhoben wurden, stimmt die Anzahl der analysierten Teilnehmer nicht mit den anderen Ergebnismaßen überein.
Die Interventionskosten wurden auf Gruppenebene und nicht pro Teilnehmer berechnet.
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Bis Studienabschluss (6 Monate)
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: Justin B Moore, PhD, Wake Forest Baptist Medical Center
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Thompson FE, Dixit-Joshi S, Potischman N, Dodd KW, Kirkpatrick SI, Kushi LH, Alexander GL, Coleman LA, Zimmerman TP, Sundaram ME, Clancy HA, Groesbeck M, Douglass D, George SM, Schap TE, Subar AF. Comparison of Interviewer-Administered and Automated Self-Administered 24-Hour Dietary Recalls in 3 Diverse Integrated Health Systems. Am J Epidemiol. 2015 Jun 15;181(12):970-8. doi: 10.1093/aje/kwu467. Epub 2015 May 10.
- Ryan RM, Connell JP. Perceived locus of causality and internalization: examining reasons for acting in two domains. J Pers Soc Psychol. 1989 Nov;57(5):749-61. doi: 10.1037//0022-3514.57.5.749.
- Skelton JA, Buehler C, Irby MB, Grzywacz JG. Where are family theories in family-based obesity treatment?: conceptualizing the study of families in pediatric weight management. Int J Obes (Lond). 2012 Jul;36(7):891-900. doi: 10.1038/ijo.2012.56. Epub 2012 Apr 24.
- Kirk S, Zeller M, Claytor R, Santangelo M, Khoury PR, Daniels SR. The relationship of health outcomes to improvement in BMI in children and adolescents. Obes Res. 2005 May;13(5):876-82. doi: 10.1038/oby.2005.101.
- Cheng JK, Wen X, Coletti KD, Cox JE, Taveras EM. 2-Year BMI Changes of Children Referred for Multidisciplinary Weight Management. Int J Pediatr. 2014;2014:152586. doi: 10.1155/2014/152586. Epub 2014 Jan 30.
- Skelton JA, Beech BM. Attrition in paediatric weight management: a review of the literature and new directions. Obes Rev. 2011 May;12(5):e273-81. doi: 10.1111/j.1467-789X.2010.00803.x. Epub 2010 Sep 29.
- Golan M. Fifteen years of the Family Eating and Activity Habits Questionnaire (FEAHQ): an update and review. Pediatr Obes. 2014 Apr;9(2):92-101. doi: 10.1111/j.2047-6310.2013.00144.x. Epub 2013 Feb 28.
- Turner-McGrievy GM, Beets MW, Moore JB, Kaczynski AT, Barr-Anderson DJ, Tate DF. Comparison of traditional versus mobile app self-monitoring of physical activity and dietary intake among overweight adults participating in an mHealth weight loss program. J Am Med Inform Assoc. 2013 May 1;20(3):513-8. doi: 10.1136/amiajnl-2012-001510. Epub 2013 Feb 21.
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- Chandler JL, Brazendale K, Beets MW, Mealing BA. Classification of physical activity intensities using a wrist-worn accelerometer in 8-12-year-old children. Pediatr Obes. 2016 Apr;11(2):120-7. doi: 10.1111/ijpo.12033. Epub 2015 Apr 20.
- Chandler JL, Beets MW, Drenowatz C, et al. Analysis of Accelerometer Counts during Sedentary Activities on Dominant and Non-Dominant Wrists in 5-11 year old Children. Under review.
- Kirkpatrick SI, Subar AF, Douglass D, Zimmerman TP, Thompson FE, Kahle LL, George SM, Dodd KW, Potischman N. Performance of the Automated Self-Administered 24-hour Recall relative to a measure of true intakes and to an interviewer-administered 24-h recall. Am J Clin Nutr. 2014 Jul;100(1):233-40. doi: 10.3945/ajcn.114.083238. Epub 2014 Apr 30.
- Haines J, Rifas-Shiman SL, Horton NJ, Kleinman K, Bauer KW, Davison KK, Walton K, Austin SB, Field AE, Gillman MW. Family functioning and quality of parent-adolescent relationship: cross-sectional associations with adolescent weight-related behaviors and weight status. Int J Behav Nutr Phys Act. 2016 Jun 14;13:68. doi: 10.1186/s12966-016-0393-7.
- Motl RW, Dishman RK, Dowda M, Pate RR. Factorial validity and invariance of a self-report measure of physical activity among adolescent girls. Res Q Exerc Sport. 2004 Sep;75(3):259-71. doi: 10.1080/02701367.2004.10609159.
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- Skelton JA, Goff DC Jr, Ip E, Beech BM. Attrition in a Multidisciplinary Pediatric Weight Management Clinic. Child Obes. 2011 Jun 20;7(3):185-193. doi: 10.1089/chi.2011.0010.
- Irby M, Kaplan S, Garner-Edwards D, Kolbash S, Skelton JA. Motivational interviewing in a family-based pediatric obesity program: a case study. Fam Syst Health. 2010 Sep;28(3):236-46. doi: 10.1037/a0020101.
- Skelton JA, Martin S, Irby MB. Satisfaction and attrition in paediatric weight management. Clin Obes. 2016 Apr;6(2):143-53. doi: 10.1111/cob.12138. Epub 2016 Jan 27.
- Bishop J, Irby MB, Isom S, Blackwell CS, Vitolins MZ, Skelton JA. Diabetes prevention, weight loss, and social support: program participants' perceived influence on the health behaviors of their social support system. Fam Community Health. 2013 Apr-Jun;36(2):158-71. doi: 10.1097/FCH.0b013e318282b2d3.
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- Turner-McGrievy GM, Campbell MK, Tate DF, Truesdale KP, Bowling JM, Crosby L. Pounds Off Digitally study: a randomized podcasting weight-loss intervention. Am J Prev Med. 2009 Oct;37(4):263-9. doi: 10.1016/j.amepre.2009.06.010.
- Turner-McGrievy GM, Tate DF. Weight loss social support in 140 characters or less: use of an online social network in a remotely delivered weight loss intervention. Transl Behav Med. 2013 Sep;3(3):287-94. doi: 10.1007/s13142-012-0183-y.
- Pagoto SL, Waring ME, Schneider KL, Oleski JL, Olendzki E, Hayes RB, Appelhans BM, Whited MC, Busch AM, Lemon SC. Twitter-Delivered Behavioral Weight-Loss Interventions: A Pilot Series. JMIR Res Protoc. 2015 Oct 23;4(4):e123. doi: 10.2196/resprot.4864.
- Maher CA, Lewis LK, Ferrar K, Marshall S, De Bourdeaudhuij I, Vandelanotte C. Are health behavior change interventions that use online social networks effective? A systematic review. J Med Internet Res. 2014 Feb 14;16(2):e40. doi: 10.2196/jmir.2952.
- Hales SB, Davidson C, Turner-McGrievy GM. Varying social media post types differentially impacts engagement in a behavioral weight loss intervention. Transl Behav Med. 2014 Dec;4(4):355-62. doi: 10.1007/s13142-014-0274-z.
- Djafarian K, Speakman JR, Stewart J, Jackson DM. Comparison of activity levels measured by a wrist worn accelerometer and direct observation in young children. Open Journal of Pediatrics. 2013;03(04):422-427. 162.
- Crouter SE, Flynn JI, Bassett DR Jr. Estimating physical activity in youth using a wrist accelerometer. Med Sci Sports Exerc. 2015 May;47(5):944-51. doi: 10.1249/MSS.0000000000000502.
- Brazendale K, Beets MW, Bornstein DB, Moore JB, Pate RR, Weaver RG, Falck RS, Chandler JL, Andersen LB, Anderssen SA, Cardon G, Cooper A, Davey R, Froberg K, Hallal PC, Janz KF, Kordas K, Kriemler S, Puder JJ, Reilly JJ, Salmon J, Sardinha LB, Timperio A, van Sluijs EMF; International Children's Accelerometry Database (ICAD) Collaborators. Equating accelerometer estimates among youth: The Rosetta Stone 2. J Sci Med Sport. 2016 Mar;19(3):242-249. doi: 10.1016/j.jsams.2015.02.006. Epub 2015 Feb 23.
- Chandler JL, Beets MW, Drenowatz C, et al. The Rosetta Stone for equating hip and wrist- based accelerometer derived estimates of physical activity among elementary aged youth. Under review.
- Ward DS, Evenson KR, Vaughn A, Rodgers AB, Troiano RP. Accelerometer use in physical activity: best practices and research recommendations. Med Sci Sports Exerc. 2005 Nov;37(11 Suppl):S582-8. doi: 10.1249/01.mss.0000185292.71933.91.
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- Moore JB, Brinkley J, Morris SF, Oniffrey TM, Kolbe MB. Effectiveness of Community-Based Minigrants to Increase Physical Activity and Decrease Sedentary Time in Youth. J Public Health Manag Pract. 2016 Jul-Aug;22(4):370-8. doi: 10.1097/PHH.0000000000000274.
- Morris SF, Kolbe MB, Moore JB. Lessons learned from a collaborative field-based collection of physical activity data using accelerometers. J Public Health Manag Pract. 2014 Mar-Apr;20(2):251-8. doi: 10.1097/PHH.0b013e3182893b9b.
- Beets MW, Glenn Weaver R, Turner-McGrievy G, Huberty J, Ward DS, Freedman DA, Saunders R, Pate RR, Beighle A, Hutto B, Moore JB. Making healthy eating and physical activity policy practice: the design and overview of a group randomized controlled trial in afterschool programs. Contemp Clin Trials. 2014 Jul;38(2):291-303. doi: 10.1016/j.cct.2014.05.013. Epub 2014 Jun 2.
- Kaplan SG, Arnold EM, Irby MB, Boles KA, Skelton JA. Family Systems Theory and Obesity Treatment: Applications for Clinicians. Infant Child Adolesc Nutr. 2014 Feb 1;6(1):24-29. doi: 10.1177/1941406413516001.
- Sallis JF, Pinski RB, Grossman RM, Patterson TL, Nader PR. The development of self-efficacy scales for health related diet and exercise behaviors. Health Education Research. 1988;3(3):283-292.
- Isasi CR, Wills TA. Behavioral Self-Regulation and Weight-Related Behaviors in Inner-City Adolescents: A Model of Direct and Indirect Effects. Child Obes. 2011 Aug 1;7(4):306-315. doi: 10.1089/chi.2011.0011.
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- Heiby EM. Assessment of Frequency of Self-Reinforcement. Journal of Personality and Social Psychology. 1983;44(6):1304-1307.
- Deci EL, Schwartz AJ, Sheinman L, Ryan RM. An Instrument to Assess Adults Orientations toward Control Versus Autonomy with Children - Reflections on Intrinsic Motivation and Perceived Competence. Journal of Educational Psychology. 1981;73(5):642-650.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
4. November 2020
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. Dezember 2022
Studienabschluss (Tatsächlich)
1. Dezember 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
21. Mai 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
21. Mai 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
23. Mai 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
8. November 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
24. Oktober 2024
Zuletzt verifiziert
1. Mai 2022
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- IRB00058207
- R34DK119815 (US NIH Stipendium/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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