Examination of a partial dietary self‐monitoring approach for behavioral weight management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Introduction Dietary self‐monitoring in behavioral weight loss programmes traditionally involves keeping track of all foods and beverages to achieve a calorie deficit. While effective, adherence declines over time. WW™ (formerly Weight Watchers), a widely available commercial weight management programme, sought to pilot an approach that permitted participants to consume over 200 foods without monitoring them. Methods The current study used a pre‐post evaluation design with anthropometric, psychosocial and physical health assessments at baseline, 3 and 6 months. Results Participants ( N = 152) were, on average, 48.4 (±12.3) years old, with body mass index (BMI) of 32.8 (±4.8) m/kg 2 and 94% female. Mean weight loss was 6.97 + 5.55 kg or 7.9 ± 6.1% of initial body weight ( p s < .0001) at 6 months. One third (32.6%) of the sample lost 10% or more of initial body weight. Significant improvements in hunger, cravings, happiness, sleep, quality of life, aerobic stamina, flexibility and blood pressure were observed. Attendance at group meetings, as well as decreases in hunger, and fast food cravings from baseline to 3 months were associated with achieving 10% weight loss at 6 months ( p < .01). Conclusions Using an approach that does not require self‐monitoring of all foods and beverages produced significant weight losses and other physical and psychosocial improvements.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle