Improvement of Metabolic Risk Profile under Second-Generation Antipsychotics: A Pilot Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of a weight management program on metabolic health of second-generation antipsychotic (SGA)-treated patients. METHODS: A prospective 12-week intervention program including individual exercise training and nutritional group sessions was performed as a pilot study. An intervention group of 6 SGA-treated patients (5 men and 1 woman; mean 15.0, SD 11.8 months) was compared with 10 reference patients under SGAs (8 men and 2 women; mean 14.0, SD 14.2 months), presenting similar age and baseline weekly levels of physical activity. For patients of both groups, anthropometric measurements and basic fasting lipid profile were assessed. For patients in the intervention group, an adapted Rockport Test was performed to evaluate their aerobic fitness and compliance to training sessions, and was recorded. RESULTS: After the 12-week period, reference patients significantly gained weight (P = 0.001), whereas intervention patients showed significant weight loss and decreased body mass index (P = 0.02); interaction between groups: P < 0.01. This weight loss was accompanied by a decreased cholesterol-high-density lipoprotein cholesterol ratio (P = 0.04). Overall, the intervention patients' adherence to exercise prescription was 95.1 %, and this adherence induced a significant improvement of their aerobic fitness (P = 0.05). CONCLUSION: This pilot study suggests that patients under SGAs may benefit from a weight management program and improve their metabolic health, as well as their aerobic fitness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».