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Enregistrement W1562349264 · doi:10.1111/obr.12113

The effect of weight loss on health‐related quality of life: systematic review and meta‐analysis of randomized trials

2013· review· en· W1562349264 sur OpenAlexaff
Lindsey M. Warkentin, Debraj Das, Sumit R. Majumdar, Jeffrey Johnson, Raj Padwal

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensDiabetes CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight lossRandomized controlled trialContingency tableQuality of life (healthcare)PsycINFOMeta-analysisMEDLINEPhysical therapyRandom effects modelObesityInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the effect of weight loss on health-related quality of life (HRQL) in randomized controlled intervention trials (RCTs). MEDLINE, HealthStar and PsycINFO were searched. RCTs of any weight loss intervention and 20 HRQL instruments were examined. Contingency tables were constructed to examine the association between statistically significant weight loss and statistically significant HRQL improvement within five HRQL categories. In addition, Short Form-36 (SF-36) outcomes were pooled using random-effects models. Fifty-three trials were included. Seventeen studies reported statistically significant weight loss and HRQL improvement. No statistically significant associations between weight loss and HRQL improvement were found in any contingency table. Because of suboptimal endpoint reporting, quantitative data pooling could only be performed using 25% of SF-36 trials in any one model. Significant improvements in physical health were found: mean difference 2.83 points, 95% CI 0.55-5.1, for the physical component score, and mean difference 6.81 points, 95% CI 2.99-10.63, for the physical functioning domain score. Conversely, no significant improvements in mental health were found. No significant association was found between weight loss and overall HRQL improvement. Weight loss may be associated with modest improvements in physical, but not mental, health.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,019
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations199
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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