Nutrient intake and dietary quality changes within a personalized lifestyle intervention program for metabolic syndrome in primary care
Notice bibliographique
Résumé
A team-based 12-month lifestyle program for the treatment of metabolic syndrome (MetS) (involving physicians, registered dietitians (RDs), and kinesiologists) was previously shown to reverse MetS in 19% of patients (95% confidence interval, 14% to 24%). This work evaluates changes in nutrient intake and diet quality over 12 months (n = 205). Individualized diet counselling was provided by 14 RDs at 3 centres. Two 24-h recalls, the Canadian Healthy Eating Index (HEI-C), and the Mediterranean Diet Score (MDS) were completed at each time point. Total energy intake decreased by 145 ± 586 kcal (mean ± SD) over 3 months with an additional 76 ± 452 kcal decrease over 3–12 months. HEI-C improved from 58 ± 15 to 69 ± 12 at 3 months and was maintained at 12 months. Similarly, MDS (n = 144) improved from 4.8 ± 1.2 to 6.2 ± 1.9 at 3 months and was maintained at 12 months. Changes were specific to certain food groups, with increased intake of fruits, vegetables, and nuts and decreased intake of “other foods” and “commercial baked goods” being the most prominent changes. There was limited change in intake of olive oil, fish, and legumes. Exploratory analysis suggested that poorer diet quality at baseline was associated with greater dietary changes as assessed by HEI-C. Novelty Multiple dietary assessment tools provided rich information on food intake changes in an intervention for metabolic syndrome. Improvements in diet were achieved by 3 months and maintained to 12 months. The results provide a basis for further dietary change implementation studies in the Canadian context.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».