Predictors of weight loss in young adults who are over-weight or obese and have psychosocial problems: a post hoc analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is in a general practice trial setting to identify predictive factors for weight loss after 1 year among young adults who are over-weight or obese and who have several psychosocial problems. METHODS: Twenty-eight general practitioners recruited 495 patients aged 20-45 years with psychosocial problems for a randomized general preventive study to increase self-efficacy to achieve a self-prioritised goal for a better life by discussions of resources and barriers for reaching the goal. The present study is a post hoc analysis of possible predictors of weight loss among all 218 patients who have over-weight or obesity. A 23-pages questionnaire was completed before and 1 year after randomization. 111 patients had a one-hour preventive health consultation with their general practitioners focused on life coaching and a follow-up consultation within 3 months, and 107 patients had no preventive consultation. RESULTS: Twenty-two patients stated during the preventive consultation that weight loss was a prioritised goal. They had a mean weight loss of 4.7 kgs compared with 1.6 kgs in the group without this goal and 1.6 kgs in the group without preventive consultation. In a logistic regression model, predictors of weight loss or no weight loss were a) pre-interventional consideration of weight loss within 30 days, b) having weight loss as a prioritised goal for improved quality of life, c) being female, d) being in the oldest half of participants, and e) having many psychosocial problems. In a linear regression model, the predictors together explained about 11% of the weight loss. Important predictors were: obesity (explained 4%), pre-interventional consideration of weight loss within 30 days (3%), and having a preventive health consultation with weight loss as a prioritised goal (2%). CONCLUSIONS: Pre-interventional consideration of weight loss within 30 days and having weight loss as a prioritised goal during the health consultation were two important predictors for weight loss. By structured interventions focussing on the patients' priorities, self-chosen goals, their resources and barriers for reaching the goals, changes may be obtained; especially in participants with many problems who often do not accept participation in procedures on risks. CLINICALTRIALS GOV REGISTRATION: NCT 01231256 , Aug. 22. 2010.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».