Effects of age, sex, and treatment on weight-loss dynamics in overweight people
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to evaluate how sex, age, and the kind of treatment followed affect weight loss in overweight men and women, as well as to develop an explanation for the evolution of weight-loss dynamics. The study consisted of 119 overweight participants (18-50 years old, body mass index >25 and <29.9 kg·m(-2)), who were randomly assigned to 1 of 4 treatment programs, namely, strength training (n = 30), endurance training (n = 30), a combination of strength training and endurance training (n = 30), and a careful treatment including diet and physical recommendations (n = 29). Each of the training groups exercised 3 times per week for 24 weeks, and their daily diet was restricted to a specific protocol during the testing period and controlled carefully. Body weight changes in the participants were evaluated every 15 days. Based on this study, we developed and validated different sets of equations to accurately capture the weight-loss dynamics. There were no significant differences in terms of global body weight changes from the statistical viewpoint, either regarding the carried out treatment or the individuals' ages. However, significant differences in weight-loss tendency were found depending on participant sex. We concluded that the effectiveness of different possible treatments for weight loss varies by sex and, based on our experimental observations, a quadratic function provides the most accurate model for capturing specific weight-loss dynamics. This trial is registered at Clinical Trials Gov.: number NCT01116856.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».