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Enregistrement W1973121860 · doi:10.1016/j.jneb.2014.08.016

Gender Differences in Effectiveness of the Complete Health Improvement Program (CHIP)

2014· article· en· W1973121860 sur OpenAlexvenueno aff
Lillian Kent, Darren Morton, Paul Rankin, John Gobble, Hans Diehl

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressureMedicineMcNemar's testBody mass indexInternal medicineLipoproteinDiastoleCholesterolEndocrinologyGerontologyPhysical therapyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the differential effect of gender on outcomes of the Complete Health Improvement Program, a chronic disease lifestyle intervention program. DESIGN: Thirty-day cohort study. SETTING: One hundred thirty-six venues around North America, 2006 to 2009. PARTICIPANTS: A total of 5,046 participants (33.5% men, aged 57.9 ± 13.0 years; 66.5% women, aged 57.0 ± 12.9 years). INTERVENTION: Diet, exercise, and stress management. MAIN OUTCOME MEASURES: Body mass index, diastolic blood pressure, systolic blood pressure, lipids, and fasting plasma glucose (FPG). ANALYSIS: The researchers used t test and McNemar chi-square test of proportions, at P < .05. RESULTS: Reductions were significantly greater for women for high-density lipoprotein (9.1% vs 7.6%) but greater for men for low-density lipoprotein cholesterol (16.3% vs 11.5%), total cholesterol (TC) (13.2% vs 10.1%), triglycerides (11.4% vs 5.6%), FPG (8.2% vs 5.3%), body mass index (3.5% vs 3%), diastolic blood pressure (5.5% vs 5.1%), and TC/high-density lipoprotein (6.3% vs 1.4%) but not different for systolic blood pressure (6% vs 5%). The greatest reductions were in participants with the highest baseline TC, low-density lipoprotein, triglycerides, and FPG classifications. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The Complete Health Improvement Program effectively reduced chronic disease risk factors among both genders, but particularly men, with the largest reductions occurring in individuals at greatest risk. Physiological or behavioral factor explanations, including differences in adiposity and hormones, dietary intake, commitment and social support, are explored. Researchers should consider addressing gender differences in food preferences and eliciting commitment and differential support modes in the development of lifestyle interventions such as the Complete Health Improvement Program.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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