Weight gain, weight management and medical care for individuals living with overweight and obesity during the COVID‐19 pandemic (EPOCH Study)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Medical care and weight related experiences have been challenged by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic for those living with obesity. The magnitude of this impact requires further attention in order to optimize patient care and outcomes. The aim of this study was to assess the impact of the COVID-19 pandemic and lockdown on access to, and experience of, medical care, weight gain and management strategies, as well as predictors of weight gain. Methods: = 980). Results: Less than half of the total respondents thought that their providers were available for their medical care and most preferred in-person appointments over telemedicine. Only one quarter were satisfied with their obesity care. Sixty percent of the respondents reported weight gain (on average 5.65 kilograms [kg] gained), with 39.0% gaining more than 5% of their body weight (10.2% gained more than 10%). Over half of the respondents experienced decreased motivation for healthy eating or exercise. One third experienced more frequent and greater food consumption. Although worsening sleep occurred in approximately 20%, there was no significant increase in smoking, alcohol, or cannabis use. Predictors of weight gain were younger patients, higher weight categories, those who struggled with obtaining medical care during the pandemic, as well as those who struggled with eating. Conclusion: These results suggest that the COVID-19 pandemic negatively impacted patient care for those living with overweight and obesity and was associated with weight gain and interfered with weight management strategies. Greater attention to personalized weight management and interventions that focus on the predictors of weight gain should be undertaken.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».