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Enregistrement W2952414338 · doi:10.1161/circ.127.suppl_12.ap250

Abstract P250: How to Successfully Manage Adolescents’ Metabolic Syndrome. Keep it Simple!

2013· article· en· W2952414338 sur OpenAlexaff
Julie St‐Pierre, Charles B Thibault, Johanne Harvey, Helene Fortin, JoAnnie Lapointe, Dominique Desrosiers, Daniel Gaudet, Patricia Blackburn, Diane Brisson

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMotivational interviewingWaistMetabolic syndromeAnthropometryBody mass indexWeight lossObesityBlood pressurePediatricsChildhood obesityWeight gainGerontologyPhysical therapyIntervention (counseling)Body weightOverweightInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The metabolic syndrome prevalence in adolescents is still rising (with up to 8% in some populations); this increase is mainly attributable to the obesity epidemic. Consequently, the long-term cardiovascular risk of these adolescents is very high. Unfortunately, despite this elevated risk, motivation and adherence to weight reduction programs still remain very low. Hypothesis: To verify if the combination of motivational interviewing, nutritional and physical education, and a close follow-up in a multidisciplinary, family-based weight-reduction pediatric clinic is effective to initiate and sustain beneficial lifestyle changes at 6 months. Subjects and Method: Fifty (50) families with adolescents (10-17 years old) characterized by obesity and metabolic syndrome were recruited with their families. The cardiometabolic risk profile (including body mass index, waist circumference, blood pressure, glucose, insulin, lipids and apolipoprotein B levels) of every subject was evaluated and explained to the adolescent and his/her parents. With motivational interviewing techniques and educative approaches, adolescents were brought to set up, at the first visit, a one month, one health challenge change. In subsequent visits, anthropometric measurements were recorded and, based on their first month’s success, new healthy challenges were proposed by the adolescent. Results: Adolescents participating in this program were initially highly motivated to initiate a one month healthy challenge with an average score of 7/10. Eighty percent of them chose to stop drinking juice or soda beverages as their first challenge. At one month, over 80% of them observe a weight reduction or no weight gain. At this point, the adolescents’ perception of success is the main source of motivation to introduce new health challenges in their life. At 3 and 6 months, healthy habits are still present in over 70% of them. Interestingly, these changes are accompanied by modifications in anthropometric covariables. At 6 months, we observe a significant reduction of body mass index (p=0.027) and waist circumference (p=0.047) in addition to a trend towards a reduction of mean weight (p=0.054). Conclusion: With counselling based on education, motivational techniques and a family approach, a high proportion of adolescents have initiated and maintained healthy changes. At 6 months, waist circumference reduction was the strongest change. This combined familial approach appears promising to reduce metabolic syndrome prevalence in adolescents. The prospective data collection is still ongoing, with the first adolescents recruited now reaching the one-year follow-up.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2013
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Résumé présentoui

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