Effect of Lifestyle Health Coaching on the Prevalence of Metabolic Syndrome and its Component Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MS) is a constellation of interrelated coronary heart disease and type 2 diabetes risk factors of metabolic origin (MS risk factors) that are associated with increased cardiovascular event rates. Although MS risk factors are strongly influenced by lifestyle, few data are available on the effect of lifestyle health coaching (LHC) on MS risk factors. PURPOSE: In this study, we determined the prevalence of MS and its component MS risk factors on entry into and after ∼ 1 year of participation in LHC. METHODS: Subjects were 7,929 consecutive adults (mean age = 52 ± 12 years) who completed both a baseline evaluation on entry into a LHC program and a follow-up evaluation after ∼1 year of participation in the LHC program. LHC included individualized coaching, predominantly via the telephone and Internet, on exercise training, nutrition counseling, weight management, stress management and tobacco cessation. MS and its 5 individual component MS risk factors were defined in accordance with the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III Guidelines; however, a fasting glucose >100 mg/dl (rather than > 110 mg/dl) was used. In individuals with MS at baseline and data on all 5 individual MS risk factors both at baseline and follow-up (n=1,887), results were analyzed to determine the number of individuals with >3, 3, 4, or 5 MS risk factors and the number of individuals with each of the individual MS risk factors. RESULTS: Results were as follows:TABLECONCLUSIONS: LHC was associated with a 30.9% reduction in the prevalence of MS and had a favorable impact on all 5 MS risk factors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».