Fit & Strong! Plus Trial Outcomes for Obese Older Adults with Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We compared the effectiveness of standard Fit & Strong! (F&S!; targets physical activity [PA]) to Fit & Strong! Plus (F&S! Plus; targets PA and dietary weight loss) on weight, diet quality, and PA outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We randomly assigned 413 overweight older adults with OA to the F&S! or F&S! Plus programs and assessed outcomes at 2 and 6 months. RESULTS: The F&S! Plus group lost -2.0 ± 0.2 kg (mean ± SE, 2% of starting weight) at 2 months that was maintained at 6 months. Two- and 6-month BMI and waist circumference improved significantly in the F&S! Plus group (p < .001). Diet quality at 2 months showed greater improvement in the F&S! Plus group: 4.6 ± 0.7 versus 2.0 ± 0.7, p = .006, with no significant difference between groups at 6 months. The F&S! Plus group differentially improved on PA engagement at 2 months and at 2 and 6 months in joint pain (6-month mean ± SE: -1.5 ± 0.3 vs -0.6 ± 0.3, p = .02), function (-4.7 ± 0.9 vs -1.5 ± 0.9, p = .01), and 6-min walk test (29.5 ± 5.1 m vs 14.1 ± 5.2 m, p = .04). DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Adding a dietary weight loss component to F&S! achieved weight and waist circumference benefits that were maintained at 6 months. Importantly, the weight loss was accompanied by clinically meaningful improvements in OA symptoms and mobility. Future work should investigate minimum thresholds for weight reduction that improve long-term function in this population.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».