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Enregistrement W1537913660 · doi:10.18554/refacs.v2i2.1167

Compreendendo o Impacto de um Programa de Perda de Peso: os papéis do alcance, retenção e efetividade

2014· article· pt· W1537913660 sur OpenAlexaff
Paul A. Estabrooks, Mita Shah Bhagat, Fabio A. Almeida, Brenda M. Davy, Wendy You

Notice bibliographique

RevueRevista Família Ciclos de Vida e Saúde no Contexto Social · 2014
Typearticle
Languept
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O objetivo deste artigo é demonstrar os potenciais problemas na confiança das análises usando intenção de tratamento (ITT) quando o alcance inicial não é contabilizado. Dados de arquivo de sete locais de trabalho (n=10.513funcionários) que completaram um programa de perda de peso foram utilizados para determinar: (a) a eficácia do programa no final de três a seis meses de participação; (b) o alcance do programa na população de funcionários elegíveis; e (c) a proporção da população alvo de funcionários que, em última análise, beneficiaram-se do programa e o grau desses benefícios (como a efetividade que considera o alcance e retenção). Análises de ITT utilizando o valor de peso inicial para participantes perdidos a desistência revelou que os participantes perderam uma significativa (p<0,01), porém modesta, quantidade de peso em três meses (0,95 quilos) e em seis meses (1,09 quilos) de participação. A seguir foram realizadas análises para determinar a proporção total da força de trabalho que se beneficiou (peso perdido) em 6 meses. Dos 1.607 participantes que foram mantidos por pelo menos 6 meses, 1088 foram bem sucedidos na perda de peso apresentando uma perda média de 4,3 kg (95% CI: 4,0 a 4,5Kg), indicando uma perda clinicamente significativa de 4,4% do peso corporal inicial. Assim, 10,1% da população total de funcionários se beneficiaram com o programa de perda de peso e perderam uma quantidade clinicamente relevante de peso. Os resultados deste estudo indicam que a presença de dados de alcance combinados com dados de efetividade podem auxiliar empregadores na tomada de decisões mais sofisticadas ao escolher um programa de perda de peso comercial para os seus funcionários, quando comparado à análise tradicional de ITT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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