Influence of Weight Loss on Cognitive Functions: A Pilot Study of a Multidisciplinary Intervention Program for Obesity Treatment
Notice bibliographique
Résumé
There is a relationship between obesity and cognitive functioning. Our aim was to assess weight loss influence on global cognition and executive functioning (EF) in adults with obesity under a multidisciplinary weight loss program. In this six-month longitudinal study, we assessed 81 adults (age < 50 years) with body mass index (BMI) ≥ 30. EF and global cognitive performance were evaluated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Neuropsychological Battery of Executive Functions (BANFE-2) and Trail Making Test-Part B (TMT-B). Median age was 40.0 years (IQR: 31.5−47, 61% women), and the median BMI was 41.4 (IQR: 36.7−45.9). At a six-month follow-up, the mean weight loss was 2.67% (29.6% of patients achieved ≥5% weight loss). There was an improvement in EF evaluated with BANFE (p = 0.0024) and global cognition with MoCA (p = 0.0024). Women experienced more remarkable change, especially in EF. Weight loss did not correlate with cognitive performance, except for TMT-B (r-0.258, p = 0.026). In the regression analysis, only years of education predicted the MoCA score. This study showed that patients improved cognitive performance during the follow-up; nevertheless, the magnitude of weight loss did not correlate with cognitive improvement. Future studies are warranted to demonstrate if patients achieving ≥5% weight loss can improve cognition, secondary to weight loss.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».