The Complete Health Improvement Program (CHIP) And Reduction of Chronic Disease Risk Factors in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The short-term effectiveness of the nutrition-centred Complete Health Improvement Program (CHIP) lifestyle intervention for improving selected chronic disease risk factors was examined in the Canadian setting. METHODS: A total of 1003 people (aged 56.3 ± 12.1 years, 68% female) were self-selected to participate in one of 27 CHIP interventions hosted in community settings by Seventh-day Adventist churches throughout Canada, between 2005 and 2011. The program centred on the promotion of a whole-food, plant-based eating pattern, and daily physical activity was also encouraged. Biometric measures, including body mass index (BMI), blood pressure (BP), blood lipid profile, and fasting blood sugar (FBS), were determined at program entry and 30 days into the intervention. RESULTS: Over 30 days, significant overall reductions (P<0.001) were recorded in the participants' BMI (-3.1%), systolic BP (-7.3%), diastolic BP (-4.3%), total cholesterol ([TC] -11.3%), low-density lipoprotein cholesterol ([LDL-C] -12.9%), triglycerides ([TG] -8.2%), and FBS (-7.0%). Participants with the highest classifications of TC, LDL-C, TG, and FBS at program entry experienced approximately 20% reductions in these measures in 30 days. CONCLUSIONS: The CHIP intervention, which centres on a whole-food, plant-based eating pattern, can lead to rapid and meaningful reductions in chronic disease risk factors in the Canadian context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».