The Effects of If-Then Plans on Weight Loss: Results of the 24-Month Follow-up of the McGill CHIP Healthy Weight Program Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The NIH-developed Diabetes Prevention Program (DPP) is successful in achieving clinically significant weight loss in individuals with overweight/obesity when delivered one-on-one. However, due to high cost of implementation, the long-term effectiveness remains limited. In response, a group-based version of the program, called the National DPP, was developed. The average weight loss following participation in this program was only about 3.5% with low long-term weight loss maintenance. Purpose: We aimed to optimize weight loss outcomes of the National DPP by integrating the habit formation tool of if-then plans into the program. Results at 3 and 12 months of participation showed no between-group differences between standard and enhanced DPP but higher weight loss in both groups compared to the National DPP. This paper reports the long-term weight loss maintenance data following participation in the program. Methods: Of the 172 participants enrolled at the beginning of the study, data from 110 participants was available and analyzed at 24 months, i.e. 12 months following the end of the 12-month intervention. Results: No between-group difference in weight loss maintenance was seen. Pooled results showed a significant weight regain from 12 to 24 months, i.e. an average of 7.85lbs of the 20.36lbs lost. However, participants from both groups were still 12.51lbs or 6.13% lighter at 24 months than at baseline. Conclusion: If-then plans did not result in a higher percentage of weight loss at 24-month follow-up. However, at 24 months, both groups maintained a significant portion of the weight lost at the end of intervention.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».