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基于自动本体的方法支持健康生活方式管理可观察和可测量数据的逻辑表示:概念验证研究

基于自动本体的方法支持健康生活方式管理可观察和可测量数据的逻辑表示:概念验证研究

针对个人,习惯,生理,活动,以及营养数据通常通过安全的可穿戴传感器、手动交互、采访、基于网络的交互、智能手机应用程序、定制问卷和随时间推移的反馈表格收集。天气应用程序编程接口(api)和外部天气传感器对于收集随时间变化的上下文天气数据非常有用。

东印度缎木ChatterjeeAndreas普林茨马丁格迪斯圣地亚哥马丁内斯

J medical Internet Res 2021;23(4):e24656


饮食、营养、肥胖及其对COVID-19死亡率的影响:半连续数据边缘两部分模型的开发

饮食、营养、肥胖及其对COVID-19死亡率的影响:半连续数据边缘两部分模型的开发

此外,营养可能对COVID-19产生积极或消极影响,因为它可能是一种支持该疾病高风险人群(即老年人和已有非传染性疾病病史的人)的方式[12]。很明显,在这个充满挑战的时代,优化营养是很重要的,不仅对我们自己,而且对每一个正在接受治疗的病人都很重要。

nas KamyariAli Reza Soltanian侯赛因Mahjub阿巴斯Moghimbeigi

JMIR公共卫生监测2021年;7(1):e22717


对妊娠过度增重高危妇女实施孕期良好生活远程教育计划:有效性-实施混合研究方案

对妊娠过度增重高危妇女实施孕期良好生活远程教育计划:有效性-实施混合研究方案

此外,依赖于自我报告的孕前体重和营养摄入和身体活动的测量,以及自我报告对营养师指导电话的忠实程度,引入了回忆偏差的可能性,因此,有偏见的分析。这是GWG的普遍担忧,营养但考虑到这项研究的目的、规模和预算,更详细的评估被认为是不可行的。

苏珊·德泽西尼娜Meloncelli泰勒·格思里希拉里Powlesland蕾奥妮卡拉威张韶涵雪莱威尔金森特蕾西Comans伊丽莎白Eakin

JMIR Res Protoc 2021;10(3):e27196


饮食追踪应用的用户视角:评论内容分析和主题建模

饮食追踪应用的用户视角:评论内容分析和主题建模

其中大部分是健身和营养应用程序,也有最高的报告使用率[7,8]。特别是在…方面营养在美国,人们使用应用程序有各种各样的目的,包括了解产品、阅读或贡献食谱、在应用程序社区论坛中互动、评估食物选择、查看产品标签、获得产品健康度的概述[9],以及跟踪他们的食物摄入量和饮食[8]。

米拉泽č增强型植被指数ć德扬MijatovićMateja Kos kokli契维斯纳Žabkar佩Gidaković

J medical Internet Res 2021;23(4):e25160


儿童在营养教育严肃电子游戏中的乐趣、用户体验满意度与学习之间的关系:实证初步研究

儿童在营养教育严肃电子游戏中的乐趣、用户体验满意度与学习之间的关系:实证初步研究

目前,针对儿童的严肃电子游戏有着广泛的应用,比如STEM教育、预防肥胖、营养教育、慢性疾病、精神病学、学习障碍和认知发展[9-14]。

Ismael Edrein Espinosa-Curiel埃德加Efrén波扎斯-博加林胡安Martinez-Miranda温贝托Perez-Espinosa

JMIR严肃运动会2020;8(3):e21813


改善食管癌患者食管癌切除术后生活质量的移动健康支持综合干预模型(cmmh)的开发和可行性:前瞻性、单臂、非随机试点研究

改善食管癌患者食管癌切除术后生活质量的移动健康支持综合干预模型(cmmh)的开发和可行性:前瞻性、单臂、非随机试点研究

先前的研究表明,基于ERAS指南的干预措施的有益效果改善营养头颈部和乳腺癌患者术后的身体状况[12,13]。对于食管癌患者,现有的干预措施可能是有效的,但每个干预方案通常关注健康的一个特定方面,如营养或运动[14-16]。

超程彩虹田鸿河郭岩Mengting朱Weixiong杨Yiran李Zhenguo刘淑玉商量卓气梁经陈曾于秦文君杨Zhanfei张徐张阿里扎Monroe-WiseSai-Ching杨

J medical Internet Res 2020;22(8):e18946


新西兰母婴营养调查(MINI项目):观察性纵向队列研究方案

新西兰母婴营养调查(MINI项目):观察性纵向队列研究方案

母亲和婴儿营养调查研究(MINI)是一项观察性纵向队列研究,跨度为产后第一年。2015年12月,卫生和残疾伦理委员会(15/NTA/172)批准了该方案。该研究的伦理批准于2016年6月在新西兰皇家普朗吉特伦理委员会注册。新西兰中中心区卫生委员会也批准了这项研究。

应金简Coad邵杰周希拉Skeaff谢丽尔Benn尼古拉斯·金瑞秋·L·旁德路易斯布拉夫

JMIR Res Protoc 2020;9(8):e18560


基于机器学习的健康食品图像筛选:系统开发与初步研究

基于机器学习的健康食品图像筛选:系统开发与初步研究

民意调查营养相关移动应用程序显示,使用移动应用程序[2]对饮食监测和推荐有明显的兴趣。随着相机功能的加入,移动设备越来越多地被用于基于图像的膳食评估。其中一个系统是Dial Betics[3],它在食物图像识别应用程序food Log[4]的辅助下,通过半自动限制菜肴选择区域,输入食物的照片。

恭子SudoKazuhiko紫Tetsuya KinebuchiShigeko木村击倒Waki

JMIR Form Res 2020;4(10):e18507


基于智能手机图像的膳食评估应用程序在评估加拿大成年人膳食摄入量方面的有效性和可用性与3天食物日记比较:随机对照试验

基于智能手机图像的膳食评估应用程序在评估加拿大成年人膳食摄入量方面的有效性和可用性与3天食物日记比较:随机对照试验

排除标准包括既往有影响饮食摄入的疾病(即1型或2型糖尿病、肾病、炎症或免疫紊乱)的个体;目前正在节食或减肥;成年后患有、有进食障碍病史或正在接受进食障碍治疗的;或已完成或正在完成一项营养或相关学位(如营养学专业)。

Yuwei)记Hugues Plourde瓦莱丽Bouzo罗伯特·D·基尔格塔玛拉·R·科恩

JMIR Mhealth Uhealth 2020;8(9):e16953


儿童肥胖预防项目:评估预防和治疗儿童肥胖的严肃游戏的聚类随机对照试验

儿童肥胖预防项目:评估预防和治疗儿童肥胖的严肃游戏的聚类随机对照试验

所有被调查的游戏都没有详细处理过DED-P或考虑过心理社会或心理方面的问题营养还有饮食习惯,比如应对压力。我们为儿童开发了一个动作控制的严肃游戏,儿童肥胖预防(KOP)项目,解决的领域营养体育活动和压力应对。除了运动控制界面,平板电脑还用于基于知识和认知的任务。

伊莎贝尔麦克Nadine Reiband卡罗琳不太塞布丽娜伊奇霍恩说诺伯特•Schaeffeler圭多ZurstiegeCaterina Gawrilow卡佳魏玛Riyad Peeraully马丁Teufel贡纳BlumenstockKatrin Elisabeth GielFlorian JunneStephan Zipfel

J medical Internet Res 2020;22(4):e15725


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