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Enregistrement W2151759205 · doi:10.2337/dc10-0547

Effects of Weight Loss Among Metabolically Healthy Obese Men and Women

2010· article· en· W2151759205 sur OpenAlexafffund
Peter M. Janiszewski, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusWeight lossObesityInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Weight loss among metabolically healthy obese (MHO) individuals may be unnecessary or result in elevated cardio-metabolic risk. We studied the effects of exercise- or diet-induced weight loss on cardio-metabolic risk among MHO and metabolically abnormal obese (MAO) adults. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Participants were 63 MHO and 43 MAO adults who took part in 3 to 6 months of exercise- or diet-induced weight loss intervention. Changes in anthropometry, adipose tissue distribution, and cardio-metabolic risk factors were assessed. RESULTS: Body weight, waist circumference, and total abdominal and visceral adipose tissue were reduced in all subjects (P < 0.05). Improvements in insulin sensitivity were observed in MHO and MAO men and women (P < 0.05), but were greater in the MAO individuals (P < 0.05). Fasting insulin was the only other cardio-metabolic improvement among MHO individuals (P < 0.05). CONCLUSIONS: Lifestyle-induced weight loss among MHO subjects is associated with a reduction in total and abdominal obesity and improvement in selected cardio-metabolic risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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