Long‐term impact of a behavioral weight management program on depression and anxiety symptoms: 5‐year follow‐up of the <scp>WRAP</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Behavioral weight management programs may support short-term mental health; however, limited evidence reports the long-term impacts. This study investigated the impact of behavioral weight management programs on depression and anxiety symptoms at 5 years from baseline. METHODS: to a brief intervention (BI) or commercial behavioral weight management program (WW; formerly Weight Watchers) for 12 or 52 weeks (CP12 and CP52, respectively). Linear regression was used to separately compare 5-year changes in depression and anxiety symptoms (by Hospital Anxiety and Depression Scale) between randomized groups, adjusting for baseline depression/anxiety symptoms, gender, and research center. RESULTS: A total of 643 (51%) participants attended the 5-year study follow-up visit. There was no evidence of a difference between the randomized groups for 5-year changes in depression (BI: -0.08 ± 3.29; CP12: 0.02 ± 3.01; CP52: -0.09 ± 3.41) or anxiety (BI: 0.16 ± 3.50; CP12: -0.05 ± 3.55; CP52: -0.66 ± 3.59) symptoms. CONCLUSIONS: This study found no evidence that commercial weight management programs differed in 5-year changes in depression and anxiety symptoms, compared with BI. These are average effects; some individuals experienced increases or decreases in symptoms. Future research should investigate who is at most risk of mental health declines and investigate how to support them. Future trials should transparently report long-term mental health outcomes to strengthen understanding.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».