Lifestyle Interventions Targeting Body Weight Changes during the Menopause Transition: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effectiveness of exercise and/or nutrition interventions and to address body weight changes during the menopause transition. METHODS: A systematic review of the literature was conducted using electronic databases, grey literature, and hand searching. Two independent researchers screened for studies using experimental designs to evaluate the impact of exercise and/or nutrition interventions on body weight and/or central weight gain performed during the menopausal transition. Studies were quality appraised using Cochrane risk of bias. Included studies were analyzed descriptively. RESULTS: Of 3,564 unique citations screened, 3 studies were eligible (2 randomized controlled trials, and 1 pre/post study). Study quality ranged from low to high risk of bias. One randomized controlled trial with lower risk of bias concluded that participation in an exercise program combined with dietary interventions might mitigate body adiposity increases, which is normally observed during the menopause transition. The other two studies with higher risk of bias suggested that exercise might attenuate weight loss or weight gain and change abdominal adiposity patterns. CONCLUSIONS: High quality studies evaluating the effectiveness of interventions targeting body weight changes in women during their menopause transition are needed. Evidence from one higher quality study indicates an effective multifaceted intervention for women to minimize changes in body adiposity.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».