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Enregistrement W4387358223 · doi:10.1210/jendso/bvad114.1611

FRI418 A 6-month Lifestyle Intervention Program Improves Quality Of Life And Motivation In Women With Obesity And Infertility

2023· article· en· W4387358223 sur OpenAlexaff
Kathryne Brûlé, Alexandra Thibodeau, Daniel Maillet, Matea Bélan, Farrah Jean-Denis, Marie-Hélène Pesant, Belina Carranza‐Mamane, Jean‐Patrice Baillargeon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian function and disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityInfertilityMedicineObesityBody mass indexQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Polycystic ovaryGynecologyPregnancyPhysical therapyGerontologyPopulationEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: K. Brûlé: None. A. Thibodeau: None. D. Maillet: None. M. Belan: None. F. Jean-Denis: None. M. Pesant: None. B. Carranza-Mamane: None. J. Baillargeon: Grant Recipient; Self; Ferring Pharmaceuticals. Introduction Infertility is the incapacity to conceive after 12 months of regular and unprotected sexual intercourse, affecting 11 to 16% of couples. Obesity affects fertility, increases fertility treatment costs, diminishes their efficacy, predisposes to many complications during pregnancy and presents risks for the offspring. To prevent those consequences, many organizations recommend that women with obesity be assisted in adopting healthy lifestyle habits before conception and maintain them during pregnancy. Also, women with infertility and those living with obesity score lower on the quality of life (QoL) scales. Therefore, our objective was to assess the impact of a lifestyle intervention on QoL and stages of change (based on the transtheoretical model) in women with obesity and seeking fertility treatments. Methods Women 18-40 years old with infertility and obesity (body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m2 or BMI ≥ 27 kg/m2 for those with polycystic ovary syndrome), consulting at the fertility clinic of an academic center, were enrolled and randomized to usual fertility care (control group, CG) or the intervention program (lifestyle group, LSG) alone for 6 months and then combined to usual care. The lifestyle program focused on improving physical activity and nutrition and was based on motivational communication. It involved individual follow-ups with a nutritionist and a kinesiologist at weeks 0, 3, 6 and then every 6 weeks for 18 months. Also, participants needed to attend 12 group sessions, including workshops and physical activities. QoL scores from the SF-6D and FertiQol, levels of conviction (visual analog scales on 100), and stages of change were collected at baseline and at 6 months. Proportions were compared by Pearson chi-square tests and means by Student’s t tests or ANCOVA (correcting for the baseline value of the result). Results Among 127 women, 85 had available data at 6 months (CG=43, LSG=42). After 6 months, and compared to the CG, women in the LSG improved more their SF-6D (+0.029 ± 0.076 vs -0.017 ± 0.082, p = 0.009, p ANCOVA <0.001) and FertiQoL total score (+0.35 ± 6.85 vs -2.70 ± 11.80, p = 0.18, p ANCOVA = 0.02). A higher proportion of women in LSG improved their stage of change by ≥2 categories compared to CG (40.0% vs 13.2%, p=0.008). They better maintained their level of conviction about the need to improve their food habits (+4.0 ± 13.4 vs -2.7 ± 17.7, p ANCOVA=0.02) or their physical activity (+2.5 ± 10.2 vs -5.1 ± 13.8, p=0.006, p ANCOVA=0.01). Conclusion A lifestyle program targeting women with obesity and infertility significantly helped maintain or increase their QoL, levels of conviction for food habits and physical activity, and stages of change regarding lifestyle habits compared to usual fertility care. These results suggest that such lifestyle intervention can contribute to the well-being and maintenance of lifestyle changes in women with obesity who seek fertility treatments. Presentation: Friday, June 16, 2023

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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