Difference in weight loss based on ethnicity, age and comorbidity status in a publicly funded adult weight management centre: 1‐year results
Notice bibliographique
Résumé
Limited evidence is available on the effectiveness of publicly funded weight loss (WL) clinics. We examined the 1-year WL outcomes and investigated predictors of WL and discontinuation of 1566 overweight and obese adults, who attended the Wharton Medical Clinic (WMC) weight management centre for at least 6 months. Overall, 42.7% (n = 669) of the entire sample achieved a ≥5%WL over the entire follow-up period from July 2008 to February 2012. On average, patients lost 5.6 ± 7.2 kg (5.0 ± 6.3%) of initial body weight (BW), while a subsample of patients attending the clinic for at least 1 year had a mean weight reduction of 6.6 ± 7.9 kg (5.9 ± 7.2%) of BW. Older patients were more likely to achieve a greater WL in comparison with young patients while White patients and those without type 2 diabetes (T2D) lost almost twice as much weight and %BW in comparison with Asian patients and patients with T2D, respectively (P < 0.05). Discontinuing patients did not differ in terms of sex, body mass index, education and smoking status from those who continued treatment (P > 0.05). Results of this study demonstrate that the WMC provides a practical model for clinically effective lifestyle-based treatment, accessible to a wide range of demographically diverse adults.
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».