Developing a new treatment paradigm for disease prevention and healthy aging
Notice bibliographique
Résumé
An increasingly prevalent pattern of risk factors has emerged in middle-aged and older adults that includes the presence of type 2 diabetes or prediabetes, overweight or obese weight status with central obesity and very high body fat, low cardiorespiratory fitness (CRF), low strength, and a low lean-body-mass-to-body-fat ratio. Traditionally, these problems have been approached with a low-fat and low-calorie diet and with lower to moderate intensity activity such as walking. While the treatment has some clear benefits, this approach may no longer be optimal because it does not reflect more recent findings from nutrition and exercise sciences. Specifically, these fields have gained a greater understanding of the metabolic and functional importance of focusing on reducing body fat and central obesity while maintaining or even increasing lean body mass, a quality weight loss, and how to efficiently and effectively increase CRF and strength. Evidence is presented for shifting the treatment paradigm for disease prevention and healthy aging to include the DASH nutrition pattern but with additional protein, higher intensity, brief aerobic training, effort-based, brief resistance training, and structured physical activity. Recent interventions based on social cognitive theory for initiating and then maintaining health behavior changes show the feasibility and efficacy of the approach we are advocating especially within a multiple health behavior change format and the potential for translating the new treatment paradigm into practice.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».