Weight Loss Trajectories in Healthy Weight Coaching: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As global obesity prevalence continues to increase, there is a need for accessible and affordable weight management interventions, such as web-based programs. OBJECTIVE: This paper aims to assess the outcomes of healthy weight coaching (HWC), a web-based obesity management program integrated into standard Finnish clinical care. METHODS: HWC is an ongoing, structured digital 12-month program based on acceptance and commitment therapy. It includes weekly training sessions focused on lifestyle, general health, and psychological factors. Participants received remote one-on-one support from a personal coach. In this real-life, single-arm, prospective cohort study, we examined the total weight loss, weight loss profiles, and variables associated with weight loss success and program retention in 1189 adults (963 women) with a BMI >25 kg/m² among participants of the program between October 2016 and March 2019. Absolute (kg) and relative (%) weight loss from the baseline were the primary outcomes. We also examined the weight loss profiles, clustered based on the dynamic time-warping distance, and the possible variables associated with greater weight loss success and program retention. We compared different groups using the Mann-Whitney test or Kruskal-Wallis test for continuous variables and the chi-squared test for categorical variables. We analyzed changes in medication using the McNemar test. RESULTS: Among those having reached the 12-month time point (n=173), the mean weight loss was 4.6% (SE 0.5%), with 43% (n=75) achieving clinically relevant weight loss (≥5%). Baseline BMI ≥40 kg/m² was associated with a greater weight loss than a lower BMI (mean 6.6%, SE 0.9%, vs mean 3.2%, SE 0.6%; P=.02). In addition, more frequent weight reporting was associated with greater weight loss. No significant differences in weight loss were observed according to sex, age, baseline disease, or medication use. The total dropout rate was 29.1%. Dropouts were slightly younger than continuers (47.2, SE 0.6 years vs 49.2, SE 0.4 years; P=.01) and reported their weight less frequently (3.0, SE 0.1 entries per month vs 3.3, SE 0.1 entries per month; P<.001). CONCLUSIONS: A comprehensive web-based program such as HWC is a potential addition to the repertoire of obesity management in a clinical setting. Heavier patients lost more weight, but weight loss success was otherwise independent of baseline characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».