Physical activity, diet, and weight loss in patients recruited from primary care settings: An update on obesity management interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity and related comorbidities are the most common chronic conditions in North America where behavior modification including the adoption of physical activity (PA) and a healthful diet are primary treatment strategies. Patients are more likely to engage in behavior modification if encouraged by their physician; however, behavioral counseling in primary care rarely occurs due to lack of training and resources. A more effective method may be to refer patients from clinical settings to other health professionals. OBJECTIVE: This systematic review examines the effectiveness of behavior-based counseling for obesity management among participants referred from clinical settings. METHODS: PubMed, CINAHL, and EMBASE were used to identify randomized clinical trials (2014-2020) for weight loss with the following inclusion criteria: trial duration ≥12 months, included a control or usual care group, recruited adults with overweight or obesity from primary care and/or treated in the primary care setting, and the intervention included counseling on PA and diet. RESULTS: . In 11 (52%) of the intervention groups, significant weight loss in the intervention group was observed compared to usual care (mean weight loss: 4.9[2.1] kg vs. 1.0[0.9] kg). In 13 out of 18 interventions (72%) reporting weight loss at two time points, weight regain was observed by 12 months. Statistically significant weight loss was observed in one intervention (of two total) that was longer than 12 months. CONCLUSIONS: Sustained weight loss regardless of the behavior-based, intervention strategy remains a challenge for most adults. Given the established benefits of routine PA and a healthful diet, prioritizing the adoption of healthy behaviors regardless of weight loss may be a more effective strategy for ensuring long-term health benefit.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».