Remote Lifestyle Counseling Influences Cardiovascular Health Outcomes in Youth with Overweight or Obesity and Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children with overweight/obesity and congenital heart disease are at increased cardiovascular risk. A lifestyle intervention may help reduce these risks. We sought to determine the feasibility of a smartphone-based lifestyle intervention to improve cardiovascular health outcomes in children with overweight/obesity and congenital heart disease. Methods: We examined the effect of bi-weekly nutrition and fitness counseling delivered via smartphone over 12 months. Thirty-four youth, previously diagnosed with congenital heart disease and with overweight or obesity, participated in the intervention. They were divided into two groups depending on whether the heart disease required surgical correction (operated, n=19) or not (non-operated, n=15). Anthropometry, body composition cardiorespiratory exercise capacity and cardio-metabolic risk factors were assessed at baseline, 6 months, and 12 months. Results: Statistically significant decreases in waist circumference, body mass index z-score, waist circumference z-score and waist to height ratio z-score were observed at 6 and 12 months in the operated group. A significant linear increase in lean body mass was observed in both groups. The study also had a high retention rate and a low attrition rate. Conclusions: The observed changes in anthropometry were positive with significant improvement to some cardiovascular and metabolic risk indicators. However, this was only observed in the operated group suggesting that other factors, such as perception of condition and self-efficacy, may influence lifestyle behaviors. The results from this pilot study clearly demonstrate the feasibility to perform a larger controlled study on remote lifestyle intervention in children with congenital heart defects and overweight or obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».