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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».