Managing obesity with lifestyle modification, outcomes, and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obesity is a chronic illness affecting people from all regions and socioeconomic classes. Body Mass Index (BMI) is the measure used to define overweight and obese individuals. A BMI between 25 to 29.9 is considered overweight and more than 30 is considered obese. The prevalence of obesity has increased drastically in the last few decades making it an important health problem worldwide. Objectives: The objective of this research paper is to identify various recent scholarly sources that focus on the importance of lifestyle modifications in the prevention of obesity and associated illnesses. Methods: The articles were searched using databases such as PubMed, NCBI, UpToDate, BMJ, and other sources. The keywords used were obesity, overweight, lifestyle modifications, dietary modifications, exercise, modifiable factors, and other related words. Articles published after 2000, those with a high number of citations, larger sample size, experimental evidence, and done in larger institutes were selected. Results: The studies provided evidence that lifestyle modifications as the most important factor in the reduction of overweight and obesity. Dietary modifications such as low-calorie, low-carbohydrate, Mediterranean diet, etc., done regularly or intermittently helped in weight loss. Exercise and physical activity were identified as the second-best interventions for weight management. Additionally, behavior and cognitive therapy is another intervention. The research paper also identifies outcomes of lifestyle modifications and the challenges and barriers faced by individuals. Conclusion: Obesity can be successfully reduced by modification of dietary habits, improving patient-physician relationships, educating the masses about management strategies, and most importantly, inculcating more physical activity in daily life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».