Improvement of Weight and Body Composition in a Group of Women through a Weight Management Program Using Food Supplements with or without a Hypocaloric Diet
Notice bibliographique
Résumé
Overweight is an increasing health problem characterised as a higher than normal body weight due to an abnormal increase in body fat. Body weight adequacy is categorized by using body mass index (BMI), however other parameters such as fat mass (FM), waist circumference (Wci) or waist to hip ratio, are relevant. Ideally, body composition should be calculated initially to evaluate changes during a dietary intervention of weight loss. Hunger experience is another parameter to take into account. The aim of this study was to assess the improvement of weight and body composition through the use of food supplements to control hunger, with and without a hypocaloric diet prescription. 252 women who wanted to lose weight were recruited in the program and splitted into two groups and were monitored for 8 weeks. Anthropometric measures (weight, height, body mass index, fat mass, waist and hip circumference) were taken. The mean age was of 36.84±7.29 and most of them were within overweight or obesity values for BMI, FM, Wci and hip circumference. After 8 weeks, both groups got significant results, achieving not only weight loss but also reduction in body mass index, fat mass, and waist and hip circumferences. However, as expected, improvements were better in FS+diet than in FS group. There is a need to tackle overweight and obesity individually, taking into account the personal characteristics of the patient. Food supplements may be useful to manage hunger and professional individualised assessment is critical to succeed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».