Intermittent fasting and weight loss: Systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the evidence for intermittent fasting (IF), an alternative to calorie-restricted diets, in treating obesity, an important health concern in Canada with few effective office-based treatment strategies. DATA SOURCES: . STUDY SELECTION: Forty-one articles describing 27 trials addressed weight loss in overweight and obese patients: 18 small randomized controlled trials (level I evidence) and 9 trials comparing weight after IF to baseline weight with no control group (level II evidence). Studies were often of short duration (2 to 26 weeks) with low enrolment (10 to 244 participants); 2 were of 1-year duration. Protocols varied, with only 5 studies including patients with type 2 diabetes. SYNTHESIS: All 27 IF trials found weight loss of 0.8% to 13.0% of baseline weight with no serious adverse events. Twelve studies comparing IF to calorie restriction found equivalent results. The 5 studies that included patients with type 2 diabetes documented improved glycemic control. CONCLUSION: Intermittent fasting shows promise for the treatment of obesity. To date, the studies have been small and of short duration. Longer-term research is needed to understand the sustainable role IF can play in weight loss.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».