Weight Loss After Stroke Through an Intensive Lifestyle Intervention (Group Lifestyle Balance-Cerebrovascular Accident): Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weight gain can be a consequence of stroke, or cerebrovascular accident (CVA), because of impaired mobility, behavioral and emotional disorders, and sensory losses. Weight gain increases the patient's risk of recurrent stroke and chronic diseases, such as diabetes, metabolic syndrome, and pulmonary and heart disease. Approaches to weight loss in this population are lacking, although necessary because of the unique physiological and cognitive needs of persons after a stroke. Evidence shows that intensive behavioral therapy interventions that address both physical activity and diet offer the greatest potential for weight loss. The Group Lifestyle Balance (GLB) intervention is a 12-month, evidence-based weight loss program that has been used extensively with the general population; this program was modified to meet the needs of people who have had a stroke (GLB-CVA). OBJECTIVE: This randomized controlled trial (RCT) aims to examine the efficacy of the GLB-CVA on weight and secondary outcomes, compared with that of a waitlist control group. METHODS: This RCT will enroll and randomize 64 patients over an 18-month period. RESULTS: Currently, 51 people are waitlisted, with 23 out of 51 screened and 16 out of 23 eligible. CONCLUSIONS: It is anticipated that the findings from this RCT will contribute to the evidence base regarding weight loss strategies for people living with stroke. CLINICAL TRIAL: ClinicalTrials.gov NCT03873467; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03873467.
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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 | 0,036 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,015 |
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 ».