Improving Men’S Health Through A Tailored Healthy Lifestyle Program Powered By Sport Fandom
Notice bibliographique
Résumé
Innovative approaches are needed to engage men in lifestyle behaviour change programs. Hockey Fans in Training (Hockey FIT) is a gender-sensitized lifestyle program for men and designed to appeal to hockey fans through support from their local team. PURPOSE: To examine the effectiveness of Hockey FIT on objectively-measured health indicators in men with overweight or obesity. METHODS: A pragmatic cluster randomized trial was conducted whereby 42 sites in Canada and the United States were randomly assigned to either intervention (Hockey FIT) or control (wait-list for 12 months). Sites were selected based on partnerships with local major junior/professional hockey teams and implementation partners. Participants were men, aged 35-65 years, with a body mass index (BMI) 27 kg/m2, and deemed safe to exercise. Hockey FIT included a 3-month active phase led by certified coaches (12 weekly, 90-minute sessions incorporating both education and exercise) and a 9-month minimally-supported phase. In-person measurements were done at baseline (T0), 3 months (T1), and 12 months (T2); outcomes measured included: weight [percentage (%) change from T0], systolic and diastolic blood pressure (BP), glycated hemoglobin (HbA1c), and predicted maximal oxygen uptake (pVO2max). Analyses were conducted using linear mixed effects models for cluster design and repeated measures. RESULTS: Participants (n = 997) were men [mean age: 48.6 years (± 8.3 SD); mean BMI: 35.3 kg/m2 (± 6.1)]. By T1, Hockey FIT achieved greater % change in weight, decreased systolic BP, decreased HbA1c, and increased pVO2max (vs control); these changes were maintained to T2 for all outcomes except HbA1c. For diastolic BP, there were no differences at T1; however, by T2, a greater decrease in diastolic BP was observed in Hockey FIT (vs. control) [see Table 1]. CONCLUSION: The power of sport fandom was effective in engaging men and Hockey FIT led to significant improvements in health outcomes.Table 1 - Difference (Intervention – Control) Outcome Cluster (N) Mean (95% CI) p value Change in weight, % At 3 months 42(734) -2·43 (-2·90, -1·97) <0.0001 At 12 months 41(598) -1·09 (-1·95, -0·24) 0.01 Change in systolic BP, mm Hg At 3 months 42 (732) -3·48 (-5·82, -1·13) 0.005 At 12 months 41(597) -3·17 (-5·60, -0·74) 0.01 Change in diastolic BP, mm Hg At 3 months 42 (731) -1·13 (-2·86, 0·60) 0.20 At 12 months 41 (597) -1·93 (-3·74, -0·13) 0.036 Change in HbA1c, % At 3 months 42 (729) -0·17 (-0·25, -0·10) <0·0001 At 12 months 41 (596) 0·06 (-0·05, 0·17) 0.3 Change in pVO2max, mL/kg/min At 3 months 42 (713) 3·90 (2·73, 5·08) <0.0001 At 12 months 41 (578) 3·54 (2·28, 4·80) <0.0001
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».