- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT03961061
Maggiore monitoraggio dell'attività fisica e delle calorie con la tecnologia (IMPACT)
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
North Carolina
-
Winston-Salem, North Carolina, Stati Uniti, 27127
- Brenner Children's Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
Giovani con obesità, 13 - 18 anni, iscritti o idonei all'iscrizione al Brenner Families in Training (FIT). Gli operatori sanitari devono vivere in casa con i loro giovani partecipanti. L'obesità è definita come BMI (35,9 +/- 8,6). I partecipanti devono inoltre avere accesso a uno smartphone o tablet
Criteri di esclusione:
Saranno esclusi gli adolescenti di età inferiore ai 13 anni. Se i partecipanti non hanno accesso a uno smartphone o tablet, non potranno partecipare.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Trattamento
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Comparatore attivo: Brennero FIT (Standard Care)
Gli adolescenti parteciperanno a Brenner Families in Training insieme al loro caregiver.
Riceveranno tutti i componenti dei trattamenti Brenner FIT standard.
|
Le famiglie partecipano a un orientamento, in cui vengono poi programmate per una sessione introduttiva iniziale di gruppo di 2 ore e un corso di cucina; questi si verificano entro 2-4 settimane dall'orientamento.
Le visite mensili di 1 ora con il dietologo, il consulente e lo specialista PA si svolgono per 6 mesi, durante le quali il bambino e il caregiver vedono il pediatra.
Durante i 6 mesi di trattamento, frequentano 4 lezioni di gruppo, scegliendo tra argomenti come pianificazione dei pasti, PA e genitorialità.
Le visite specialistiche con lo specialista PA o il dietologo sono programmate in caso di problemi pertinenti.
Il colloquio motivazionale, modificato da Brenner FIT per l'utilizzo con le famiglie, è la chiave del trattamento; i consulenti familiari sono formati in terapia cognitivo comportamentale, supporto genitoriale/consapevolezza e impiegano questi approcci per aiutare le famiglie a sviluppare abitudini sane.
|
|
Sperimentale: Brenner mFIT (assistenza standard più componenti sanitari mobili)
Gli adolescenti parteciperanno a Brenner Families in Training insieme al loro caregiver. Brenner mFIT (Families in Training + mobile health) comprende tutti i componenti dello standard Brenner FIT |
Brenner mFIT include tutti i componenti del programma Brenner FIT standard oltre a sei componenti sanitari mobili. I sei componenti mHealth che verranno utilizzati in aggiunta al programma standard Brenner Families in Training includono:
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Percentile dell'IMC
Lasso di tempo: Linea di base
|
Lo stato ponderale dei giovani sarà quantificato attraverso il calcolo del BMI derivato dalla misurazione di altezza e peso alle visite di assunzione e di follow-up.
Sia l'altezza (più/meno 0,1 cm) che il peso (più/meno 0,5 kg) verranno registrati due volte e verrà calcolata la media dei valori per produrre il valore finale utilizzando una scala digitale e uno stadiometro.
Il BMI sarà calcolato come kg/m2.
Il punteggio z dell'IMC verrà calcolato utilizzando i grafici di crescita del CDC e convertito in percentile BMI per età in base ai grafici di crescita del CDC per bambini e adolescenti di età compresa tra 2 e 19 anni.
Secondo il CDC, un bambino con un BMI percentile inferiore al 5° percentile è sottopeso, tra il 5° percentile e inferiore all’85° percentile ha un “peso sano”, tra l’85° percentile e meno del 95° percentile è in sovrappeso. e sopra il 95° percentile c'è l'obesità.
|
Linea di base
|
|
Percentile dell'IMC
Lasso di tempo: 3 mesi
|
Lo stato ponderale dei giovani sarà quantificato attraverso il calcolo del BMI derivato dalla misurazione di altezza e peso alle visite di assunzione e di follow-up.
Sia l'altezza (più/meno 0,1 cm) che il peso (più/meno 0,5 kg) verranno registrati due volte e verrà calcolata la media dei valori per produrre il valore finale utilizzando una scala digitale e uno stadiometro.
Il BMI sarà calcolato come kg/m2.
Il punteggio z dell'IMC verrà calcolato utilizzando i grafici di crescita del CDC e convertito in percentile BMI per età in base ai grafici di crescita del CDC per bambini e adolescenti di età compresa tra 2 e 19 anni.
Secondo il CDC, un bambino con un BMI percentile inferiore al 5° percentile è sottopeso, tra il 5° percentile e inferiore all’85° percentile ha un “peso sano”, tra l’85° percentile e meno del 95° percentile è in sovrappeso. e sopra il 95° percentile c'è l'obesità.
|
3 mesi
|
|
Percentile dell'IMC
Lasso di tempo: 6 mesi
|
Lo stato ponderale dei giovani sarà quantificato attraverso il calcolo del BMI derivato dalla misurazione di altezza e peso alle visite di assunzione e di follow-up.
Sia l'altezza (più/meno 0,1 cm) che il peso (più/meno 0,5 kg) verranno registrati due volte e verrà calcolata la media dei valori per produrre il valore finale utilizzando una scala digitale e uno stadiometro.
Il BMI sarà calcolato come kg/m2.
Il punteggio z dell'IMC verrà calcolato utilizzando i grafici di crescita del CDC e convertito in percentile BMI per età in base ai grafici di crescita del CDC per bambini e adolescenti di età compresa tra 2 e 19 anni.
Secondo il CDC, un bambino con un BMI percentile inferiore al 5° percentile è sottopeso, tra il 5° percentile e inferiore all’85° percentile ha un “peso sano”, tra l’85° percentile e meno del 95° percentile è in sovrappeso. e sopra il 95° percentile c'è l'obesità.
|
6 mesi
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Attività fisica tramite accelerometria (periodi di attività fisica)
Lasso di tempo: Linea di base
|
I dati sull'attività fisica verranno raccolti utilizzando gli accelerometri ActiGraph (marchio commerciale) indossati continuamente per 7 giorni, tranne durante il bagno e il sonno.
|
Linea di base
|
|
Attività fisica tramite accelerometria (periodi di attività fisica)
Lasso di tempo: 3 mesi
|
I dati sull'attività fisica verranno raccolti utilizzando gli accelerometri ActiGraph (marchio commerciale) indossati continuamente per 7 giorni, tranne durante il bagno e il sonno.
|
3 mesi
|
|
Attività fisica tramite accelerometria (periodi di attività fisica)
Lasso di tempo: 6 mesi
|
I dati sull'attività fisica verranno raccolti utilizzando gli accelerometri ActiGraph (marchio commerciale) indossati continuamente per 7 giorni, tranne durante il bagno e il sonno.
|
6 mesi
|
|
ASA24 Strumento di valutazione dietetica automatizzata e autosomministrata 24 ore su 24
Lasso di tempo: Linea di base
|
Per valutare la dieta dei giovani partecipanti, utilizzeremo il richiamo dietetico automatizzato e autosomministrato di 24 ore di NCI, lo strumento di valutazione dietetica automatizzato e autosomministrato di 24 ore (ASA24 (marchio registrato) (versione: ASA24-2016) su tre, non -giorni consecutivi (incluso un giorno festivo). L'apporto calorico sarà espresso in chilocalorie al fine di confrontare il comportamento alimentare in seguito all'erogazione di alcune componenti del programma. Non ci sono intervalli specifici. |
Linea di base
|
|
ASA24 Strumento di valutazione dietetica automatizzata e autosomministrata 24 ore su 24
Lasso di tempo: 3 mesi
|
Per valutare la dieta dei giovani partecipanti, utilizzeremo il richiamo dietetico automatizzato e autosomministrato di 24 ore di NCI, lo strumento di valutazione dietetica automatizzato e autosomministrato di 24 ore (ASA24 (marchio registrato) (versione: ASA24-2016) su tre, non -giorni consecutivi (incluso un giorno festivo). L'apporto calorico sarà espresso in chilocalorie al fine di confrontare il comportamento alimentare in seguito all'erogazione di alcune componenti del programma. Non ci sono intervalli specifici. |
3 mesi
|
|
ASA24 Strumento di valutazione dietetica automatizzata e autosomministrata 24 ore su 24
Lasso di tempo: 6 mesi
|
Per valutare la dieta dei giovani partecipanti, utilizzeremo il richiamo dietetico automatizzato e autosomministrato di 24 ore di NCI, lo strumento di valutazione dietetica automatizzato e autosomministrato di 24 ore (ASA24 (marchio registrato) (versione: ASA24-2016) su tre, non -giorni consecutivi (incluso un giorno festivo). L'apporto calorico sarà espresso in chilocalorie al fine di confrontare il comportamento alimentare in seguito all'erogazione di alcune componenti del programma. Non ci sono intervalli specifici. |
6 mesi
|
|
Costi economici dei due bracci di intervento
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi (6 mesi)
|
I costi clinici dell'intervento di mHealth verranno calcolati per tutta la durata del programma.
Il numero di partecipanti riflette il numero di coloro che sono rimasti nel programma.
Poiché i dati si riferiscono ai costi delle cure dei partecipanti e non sono stati raccolti direttamente dai partecipanti, il numero di partecipanti analizzati non è coerente con le altre misure di risultato.
Il costo dell'intervento è stato calcolato a livello di gruppo e non per partecipante.
|
Fino al completamento degli studi (6 mesi)
|
Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Justin B Moore, PhD, Wake Forest Baptist Medical Center
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
- Irby MB, Kolbash S, Garner-Edwards D, Skelton JA. Pediatric Obesity Treatment in Children With Neurodevelopmental Disabilities: A Case Series and Review of the Literature. Infant Child Adolesc Nutr. 2012 Aug 1;4(4):215-221. doi: 10.1177/1941406412448527.
- 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.
- Brown CL, Halvorson EE, Cohen GM, Lazorick S, Skelton JA. Addressing Childhood Obesity: Opportunities for Prevention. Pediatr Clin North Am. 2015 Oct;62(5):1241-61. doi: 10.1016/j.pcl.2015.05.013. Epub 2015 Jul 16.
- 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.
- Giannini C, Irby MB, Skelton JA. Caregiver Expectations of Family-based Pediatric Obesity Treatment. Am J Health Behav. 2015 Jul;39(4):451-60. doi: 10.5993/AJHB.39.4.1.
- Skelton JA, Irby MB, Guzman MA, Beech BM. Children's Perceptions of Obesity and Health: A Focus Group Study With Hispanic Boys. Infant Child Adolesc Nutr. 2012 Oct 1;4(5):289-296. doi: 10.1177/1941406412446946.
- Turner-McGrievy G, Tate D. Tweets, Apps, and Pods: Results of the 6-month Mobile Pounds Off Digitally (Mobile POD) randomized weight-loss intervention among adults. J Med Internet Res. 2011 Dec 20;13(4):e120. doi: 10.2196/jmir.1841.
- 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.
- Moore JB, Brinkley J, Crawford TW, Evenson KR, Brownson RC. Association of the built environment with physical activity and adiposity in rural and urban youth. Prev Med. 2013 Feb;56(2):145-8. doi: 10.1016/j.ypmed.2012.11.019. Epub 2012 Dec 3.
- 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.
- Kendall P, Williams CL. Assessing the cognitive and behavioral components of children's selfmanagement. In: Karoly P, Kanfer F, eds. Self-Management and Behavior Change. New York: Pergamon Press; 1982.
- 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.
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- IRB00058207
- R34DK119815 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .