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Enregistrement W2463178403 · doi:10.1249/01.mss.0000466130.67955.2a

Extremes Of Weight Gain And Weight Loss

2015· article· en· W2463178403 sur OpenAlexaff
Ryan S. Falck, Robin P. Shook, Gregory A. Hand, Carl J. Lavie, Steven N. Blair

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight changeMedicineBody weightWeight lossEnergy expenditureWeight gainDemographyPhysical activityEnergy balanceGerontologyPhysical therapyObesityInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HISTORY: Extreme weight changes, or changes in weight greater than 10 kg within a 2 year period, can be caused by numerous factors that are much different than typical weight fluctuations. We examined two interesting cases of extreme weight change from participants in the Energy Balance Study to illustrate the physiological and behavioral variables associated with the weight change over a 15-month period, including rigorous assessments of energy intake, moderate-vigorous physical activity (MVPA) and energy expenditure, and body composition. Participant 1 was a 21 year old non-smoking African-American female who gained 11.1 kg over a 15 month period (Baseline Weight= 84.4 kg; Follow-up Weight= 95.5 kg). Participant 2 was a 30 year old Caucasian male who lost 17.4 kg over the same 15 month period (Baseline Weight= 93.5 kg; Follow-up Weight= 76.1 kg). PHYSICAL EXAMINATION: Participants were measured at quarterly intervals for the following information: 1) body weight; 2) energy intake via interviewer administered 24-hour dietary recalls; 3) energy expenditure via a SenseWear Pro armband; and 4) surveys monitoring life events. DIFFERENTIAL DIAGNOSIS: -Extremes of weight change occurred in both participants. TEST AND RESULTS: -Participant 1 was far less active than the average female in the study, engaging in as little (MVPA) as 3.3 minutes/day at month 3, and as many as 65.0 minutes/day at month 15. Participant 1 also had difficulty accurately recording her energy intake, as the values were implausible. -Participant 2 engaged in far more MVPA than the average male in the study, participating in as much as 162.0 min/day at month 9. Participant 2 was able to more accurately track his energy intake as his MVPA increased. FINAL/WORKING DIAGNOSIS: -MVPA was an instrumental factor in the extreme weight changes that occurred in both subjects. -MVPA involvement also increased awareness of energy intake. TREATMENT AND OUTCOMES: 1. The large amount of MVPA that Participant 2 regularly engaged in was a major catalyst for his weight loss. 2. Participant 1 had extremely low MVPA which may have contributed to her large weight gain. 3. MVPA should be encouraged for weight maintenance as well as for weight loss.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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