Exploratory analysis of the variable response to an intensive lifestyle change program for metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substantial variability in response to lifestyle interventions has been recognized for many years, and researchers have begun to disentangle sources of error from inherent differences in individual responsiveness. The objective of this secondary analysis of an intensive lifestyle intervention (diet and exercise) for metabolic syndrome (MetS) was to identify potentially important differences among study completers grouped by treatment response as measured by change in a continuous metabolic syndrome score (Gurka/MetS). METHODS: All study completers from a 12-month primary care study were categorized into one of five groups according to change in the Gurka/MetS score. A change of 0.4 in z-score defined clinically relevant change in line with results of previous studies. Repeated measures analysis of variance was used to examine cardiovascular disease risk and individual clinical indicators of MetS over 12 months, looking for differences in response over time by the five groups. RESULTS: Of 176 participants, 50% (n = 88) had stable scores, 10% (n = 18) had relevant change scores in the first 3 months only and reverted toward baseline, 20% (n = 35) achieved meaningful change over the whole study, 11% (n = 20) had a delayed response at 3-12 months, and 9% (n = 15) demonstrated worsening scores. Significant differential patterns were noted for groups over the duration of the intervention (p < .001). Improvement in diet quality and fitness scores were similar across all groups. Other available variables were tested and did not account for the differences. CONCLUSION: Work is needed to identify key factors that account for differences in responses to lifestyle interventions that can be used to guide treatment decisions for intensive lifestyle interventions for this common condition. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01616563; first registered June 12, 2012.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».