Determining optimal approaches for weight maintenance: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weight regain often occurs after weight loss in overweight individuals. We aimed to compare the effectiveness of 2 support programs and 2 diets of different macronutrient compositions intended to facilitate long-term weight maintenance. METHODS: Using a 2 x 2 factorial design, we randomly assigned 200 women who had lost 5% or more of their initial body weight to an intensive support program (implemented by nutrition and activity specialists) or to an inexpensive nurse-led program (involving "weigh-ins" and encouragement) that included advice about high-carbohydrate diets or relatively high-monounsaturated-fat diets. RESULTS: In total, 174 (87%) participants were followed-up for 2 years. The average weight loss (about 2 kg) did not differ between those in the support programs (0.1 kg, 95% confidence interval [CI] -1.8 to 1.9, p = 0.95) or diets (0.7 kg, 95% CI -1.1 to 2.4, p = 0.46). Total and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels were significantly higher among those on the high-monounsaturated-fat diet (total cholesterol: 0.17 mmol/L, 95% CI 0.01 to 0.33; p = 0.040; LDL cholesterol: 0.16 mmol/L, 95% CI 0.01 to 0.31; p = 0.039) than among those on the high-carbohydrate diet. Those on the high-monounsaturated-fat diet also had significantly higher intakes of total fat (5% total energy, 95% CI 3% to 6%, p < 0.001) and saturated fat (2% total energy, 95% CI 1% to 2%, p < 0.001). All of the other clinical and laboratory measures were similar among those in the support programs and diets. INTERPRETATION: A relatively inexpensive program involving nurse support is as effective as a more resource-intensive program for weight maintenance over a 2-year period. Diets of different macronutrient composition produced comparable beneficial effects in terms of weight loss maintenance.
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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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».