Økt overvåking av fysisk aktivitet og kalorier med teknologi (IMPACT)
24. oktober 2024 oppdatert av: Wake Forest University Health Sciences
Siden alvorlig fedme hos ungdom har økt jevnt.
Spesialiserte pediatriske fedmeklinikker tilbyr programmer for å hjelpe til med å redusere fedme.
Siden hjemmemiljøet og foreldrenes atferdsmodellering er to av de sterkeste prediktorene for vekttap hos barn under atferdsmessige vekttapintervensjoner, er en familiebasert behandlingstilnærming best.
Denne strategien har vært moderat vellykket i vårt eksisterende, evidensbaserte pediatriske vektkontrollprogram, Brenner Families In Training (Brenner FIT).
Men siden programmer som Brenner Families in Training er avhengige av ansikt-til-ansikt interaksjoner og levering, er de noen ganger av tidsbegrensningene som familier opplever.
Derfor er hensikten med denne studien å utvikle og pilotere en skreddersydd, mobil helsekomponent for potensielt å øke fordelene sett av Brenner FIT standard programkomponenter og lignende pediatriske vektkontrollprogrammer.
Studieoversikt
Status
Fullført
Detaljert beskrivelse
For dette prosjektet vil vi randomisere 80 ungdommer med fedme (13 - 18 år) og en omsorgsperson (dyader) til Brenner Families in Training (FIT)-gruppen eller Brenner Families in Training Mobile (mFIT)-gruppen.
Alle ungdomsdeltakere får en kommersielt tilgjengelig aktivitetsmonitor.
Omsorgspersoner vil motta podcaster med en historie om en omsorgsperson som støtter vekttap hos et barn ved å tilby sunn mat/aktiviteter til familien hans, inkludert informasjon om sunn mat og fysisk aktivitet.
Barn vil motta animerte videoer som inneholder meldinger om sunn mat og fysisk aktivitet, med en engasjerende historie om et barn som går ned i vekt.
Alle deltakere vil ha tilgang til en nettside og mobilapper der de vil spore vekt, kosthold og fysisk aktivitet for seg selv (ungdom) eller barnet sitt (foreldre).
Basert på deres rapporter om vekt, spising og fysisk aktivitet, vil meldingene som mottas fra det kliniske personalet av familiene være individuelt skreddersydd for å fremme sunn atferd og overvinne opplevde barrierer.
Den foreslåtte forskningen er nyskapende ved at den eksplisitt inkorporerer teori i intervensjons- og evalueringskomponentene i prosjektet og bygger på en eksisterende litteratur om mobile helseintervensjoner som bruker mobil teknologi.
Studietype
Intervensjonell
Registrering (Faktiske)
28
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
North Carolina
-
Winston-Salem, North Carolina, Forente stater, 27127
- Brenner Children's Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
13 år til 18 år (Barn, Voksen)
Tar imot friske frivillige
Ja
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
Ungdom med fedme, 13 - 18 år, som er påmeldt eller kvalifisert til å melde seg på Brenner Families in Training (FIT). Omsorgspersoner skal bo i hjemmet med sine ungdomsdeltakere. Fedme er definert som en BMI (35,9 +/- 8,6). Deltakerne må også ha tilgang til smarttelefon eller nettbrett
Ekskluderingskriterier:
Ungdom under 13 år vil bli ekskludert. Dersom deltakerne ikke har tilgang til smarttelefon eller nettbrett, vil de ikke kunne delta.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Behandling
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Enkelt
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Aktiv komparator: Brenner FIT (Standard Care)
Ungdom vil delta i Brenner-familier i trening sammen med omsorgspersonen.
De vil motta alle komponenter av standard Brenner FIT-behandlinger.
|
Familier deltar på en orientering, der de deretter planlegges for en innledende 2-timers inntaksgruppeøkt og matlagingskurs; disse skjer innen 2-4 uker etter orienteringen.
Månedlige 1 time lange besøk hos ernæringsfysiolog, rådgiver og PA-spesialist holdes i 6 måneder, hvor barnet og omsorgspersonen oppsøker barnelegen.
I løpet av de 6 månedene med behandling deltar de på 4 gruppetimer, og velger blant temaer som måltidsplanlegging, PA og foreldreskap.
Spesialiserte besøk hos PA-spesialisten eller kostholdseksperten planlegges etter hvert som relevante problemer oppstår.
Motiverende intervju, modifisert av Brenner FIT for bruk med familier, er nøkkelen til behandling; familierådgivere er opplært i kognitiv atferdsterapi, foreldrestøtte/mindfulness, og bruker disse tilnærmingene for å hjelpe familier med å utvikle sunne vaner.
|
|
Eksperimentell: Brenner mFIT (standard pleie pluss mobile helsekomponenter)
Ungdom vil delta i Brenner-familier i trening sammen med omsorgspersonen. Brenner mFIT (Families in Training + mobil helse) inkluderer alle komponenter i standard Brenner FIT |
Brenner mFIT inkluderer alle komponenter i standard Brenner FIT-programmet i tillegg til seks mobile helsekomponenter. De seks mHealth-komponentene som vil bli brukt i tillegg til standard Brenner Families in Training-program inkluderer-
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
BMI-persentil
Tidsramme: Grunnlinje
|
Vektstatusen til ungdom vil kvantifiseres gjennom beregning av BMI utledet fra måling av høyde og vekt ved inntak og oppfølgingsbesøk.
Både høyde (pluss/minus 0,1 cm) og vekt (pluss/minus 0,5 kg) vil bli registrert to ganger, og gjennomsnittsverdiene beregnes for å produsere den endelige verdien ved hjelp av en digital skala og et stadiometer.
BMI vil bli beregnet som kg/m2.
BMI z-score vil bli beregnet ved hjelp av CDC-vekstdiagrammer og konvertert til BMI-for-alder persentil basert på CDC-vekstdiagrammer for barn og tenåringer i alderen 2 til 19.
I følge CDC er et barn med en BMI-persentil mindre enn 5. persentil undervektig, mellom 5. persentil og mindre enn 85. persentil har en "sunn vekt", over 85. persentil til mindre enn 95. persentil har overvekt, og over 95. persentil har fedme.
|
Grunnlinje
|
|
BMI-persentil
Tidsramme: 3 måneder
|
Vektstatusen til ungdom vil kvantifiseres gjennom beregning av BMI utledet fra måling av høyde og vekt ved inntak og oppfølgingsbesøk.
Både høyde (pluss/minus 0,1 cm) og vekt (pluss/minus 0,5 kg) vil bli registrert to ganger, og gjennomsnittsverdiene beregnes for å produsere den endelige verdien ved hjelp av en digital skala og et stadiometer.
BMI vil bli beregnet som kg/m2.
BMI z-score vil bli beregnet ved hjelp av CDC-vekstdiagrammer og konvertert til BMI-for-alder persentil basert på CDC-vekstdiagrammer for barn og tenåringer i alderen 2 til 19.
I følge CDC er et barn med en BMI-persentil mindre enn 5. persentil undervektig, mellom 5. persentil og mindre enn 85. persentil har en "sunn vekt", over 85. persentil til mindre enn 95. persentil har overvekt, og over 95. persentil har fedme.
|
3 måneder
|
|
BMI-persentil
Tidsramme: 6 måneder
|
Vektstatusen til ungdom vil kvantifiseres gjennom beregning av BMI utledet fra måling av høyde og vekt ved inntak og oppfølgingsbesøk.
Både høyde (pluss/minus 0,1 cm) og vekt (pluss/minus 0,5 kg) vil bli registrert to ganger, og gjennomsnittsverdiene beregnes for å produsere den endelige verdien ved hjelp av en digital skala og et stadiometer.
BMI vil bli beregnet som kg/m2.
BMI z-score vil bli beregnet ved hjelp av CDC-vekstdiagrammer og konvertert til BMI-for-alder persentil basert på CDC-vekstdiagrammer for barn og tenåringer i alderen 2 til 19.
I følge CDC er et barn med en BMI-persentil mindre enn 5. persentil undervektig, mellom 5. persentil og mindre enn 85. persentil har en "sunn vekt", over 85. persentil til mindre enn 95. persentil har overvekt, og over 95. persentil har fedme.
|
6 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Fysisk aktivitet via akselerometri (anfall av fysisk aktivitet)
Tidsramme: Grunnlinje
|
Fysisk aktivitetsdata vil bli samlet inn ved hjelp av ActiGraph (varemerke) akselerometre som bæres kontinuerlig over 7 dager unntatt under bading og søvn.
|
Grunnlinje
|
|
Fysisk aktivitet via akselerometri (anfall av fysisk aktivitet)
Tidsramme: 3 måneder
|
Fysisk aktivitetsdata vil bli samlet inn ved hjelp av ActiGraph (varemerke) akselerometre som bæres kontinuerlig over 7 dager unntatt under bading og søvn.
|
3 måneder
|
|
Fysisk aktivitet via akselerometri (anfall av fysisk aktivitet)
Tidsramme: 6 måneder
|
Fysisk aktivitetsdata vil bli samlet inn ved hjelp av ActiGraph (varemerke) akselerometre som bæres kontinuerlig over 7 dager unntatt under bading og søvn.
|
6 måneder
|
|
ASA24 Automatisert selvadministrert 24-timers kostholdsvurderingsverktøy
Tidsramme: Grunnlinje
|
For å vurdere kosthold hos deltakende ungdom, vil vi bruke NCIs automatiserte, selvadministrerte 24-timers dietttilbakekalling, Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (registrert varemerke) kostholdsvurderingsverktøy (versjon: ASA24-2016) på tre, ikke -påfølgende dager (inkludert en helgedag). Kaloriinntak vil bli uttrykt i kilokalorier for å sammenligne diettoppførsel etter levering av enkelte programkomponenter. Det er ingen spesifikke områder. |
Grunnlinje
|
|
ASA24 Automatisert selvadministrert 24-timers kostholdsvurderingsverktøy
Tidsramme: 3 måneder
|
For å vurdere kosthold hos deltakende ungdom, vil vi bruke NCIs automatiserte, selvadministrerte 24-timers dietttilbakekalling, Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (registrert varemerke) kostholdsvurderingsverktøy (versjon: ASA24-2016) på tre, ikke -påfølgende dager (inkludert en helgedag). Kaloriinntak vil bli uttrykt i kilokalorier for å sammenligne diettoppførsel etter levering av enkelte programkomponenter. Det er ingen spesifikke områder. |
3 måneder
|
|
ASA24 Automatisert selvadministrert 24-timers kostholdsvurderingsverktøy
Tidsramme: 6 måneder
|
For å vurdere kosthold hos deltakende ungdom, vil vi bruke NCIs automatiserte, selvadministrerte 24-timers dietttilbakekalling, Automated Self-Administered 24-hour (ASA24 (registrert varemerke) kostholdsvurderingsverktøy (versjon: ASA24-2016) på tre, ikke -påfølgende dager (inkludert en helgedag). Kaloriinntak vil bli uttrykt i kilokalorier for å sammenligne diettoppførsel etter levering av enkelte programkomponenter. Det er ingen spesifikke områder. |
6 måneder
|
|
Økonomiske kostnader ved de to intervensjonsarmene
Tidsramme: Gjennom studiegjennomføring (6 måneder)
|
Kliniske kostnader for mHealth-intervensjonen vil bli samlet over varigheten av programmet.
Antall deltakere gjenspeiler antallet som ble igjen i programmet.
Siden dataene refererer til kostnadene ved deltakernes omsorg og ikke ble samlet inn direkte fra deltakerne, stemmer ikke antallet analyserte deltakere med de andre utfallsmålene.
Intervensjonskostnaden ble beregnet på gruppenivå og ikke per deltaker.
|
Gjennom studiegjennomføring (6 måneder)
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Justin B Moore, PhD, Wake Forest Baptist Medical Center
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- 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.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
4. november 2020
Primær fullføring (Faktiske)
1. desember 2022
Studiet fullført (Faktiske)
1. desember 2022
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
21. mai 2019
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
21. mai 2019
Først lagt ut (Faktiske)
23. mai 2019
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
8. november 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
24. oktober 2024
Sist bekreftet
1. mai 2022
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- IRB00058207
- R34DK119815 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
NEI
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .