Improving health-related quality of life through an evidence-based obesity reduction program: the Healthy Weights Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Mark E Lemstra,1 Marla R Rogers,21Alliance Health, Moose Jaw, 2Department of Physical Medicine and Rehabilitation, College of Medicine, University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada Abstract: When evaluating any health intervention, it is critical to include the impact of the intervention on health-related quality of life (HRQL). Among those who are obese, HRQL is often lower than the general population and even more when considering obesity-related comorbidities and bodily pain. The objectives of this paper were to determine the impact of a multidisciplinary, community-based obesity reduction program on HRQL and to determine the independent risk factors for lack of improvement from baseline to follow-up. HRQL was measured using the Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36) at baseline and follow-up (24 weeks). To date, 84.5% of those who completed the program had improvements in their overall SF-36 score. Significant increases in the mean scores on eight dimensions of health were also observed. Lack of improvement was independently affected by smoking status (odds ratio 3.75; 95% confidence interval 1.44–9.78; P=0.007) and not having a buddy to attend the program (odds ratio 3.70; 95% confidence interval 1.28–10.68; P=0.015). Obesity reduction programs that target increasing exercise, improving diet, and cognitive behavioral therapy can positively impact HRQL in obese adults. Social support has a strong role to play in improving outcomes. Keywords: obesity, health-related quality of life, social- support, SF-36, Canada
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».