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Enregistrement W2586143994 · doi:10.1111/cob.12178

The associations of resting metabolic rate with chronic conditions and weight loss

2017· article· en· W2586143994 sur OpenAlexafffund
Rebecca Christensen, Lilian Raiber, Sean Wharton, Michael Rotondi, Jennifer L. Kuk

Notice bibliographique

RevueClinical Obesity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensSTART ClinicYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsRocky Mountain Research StationYork University
Mots-clésMedicineBasal metabolic rateObesityWeight lossInternal medicineBasal (medicine)Blood pressureDemographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the associations between baseline and changes in resting metabolic rate (RMR) with chronic condition(s) and weight loss (WL). Sex stratified analysis was undertaken on 393 adults from the Wharton Weight Management Clinics. The association between baseline RMR and WL was examined adjusting for age, BMI, ethnicity and treatment time. The association between changes in RMR (ΔRMR) and WL was also examined adjusting for baseline RMR and above covariates. Models were further adjusted for high glucose, triglycerides, blood pressure, low-density lipoprotein (LDL) and low high-density lipoprotein (HDL). While men (6.0 ± 8.6 kg) and women (5.6 ± 8.3 kg) had significant WL throughout the intervention, their measured decreases in RMR (-48 ± 322 kcal and -5 ± 322 kcal, respectively) were non-significant (P > 0.05). Individuals with a high blood pressure had a higher baseline RMR and women with a high LDL had a lower baseline RMR than those without the chronic condition (P < 0.05). Regardless of sex, WL was not significantly associated with baseline RMR or ΔRMR (P > 0.05) in both models. Participants with a low baseline RMR do not appear to be at a disadvantage for WL. Further, WL can occur without decreases in RMR in populations with high levels of obesity and obesity-related comorbidities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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