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Enregistrement W4406683815 · doi:10.3934/publichealth.2025011

Reversal for metabolic syndrome criteria following the CHANGE program: What are the driving forces? Results from an intervention community-based study

2025· article· en· W4406683815 sur OpenAlexaffabout
Hanan E. Badr, Travis J. Saunders, Omar Bayoumy, Angelie Carter, Laura Reyes Castillo, Marilyn Barrett

Notice bibliographique

RevueAIMS Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Physical therapyMetabolic syndromePhysical medicine and rehabilitationPsychologyMedicinePsychiatryObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo examine the impact of the Canadian Health Advanced by Nutrition and Graded Exercise (CHANGE) program on the reversal of one or more metabolic syndrome (MetS) criteria among community members with MetS and define the significant predictors of upholding individual MetS criterion from 2020 to 2023.MethodsThe program enrolled 278 community members with/or at risk of MetS. Participants followed regular physical activity and a Mediterranean diet for 12 months with the assistance of a registered dietitian and a kinesiologist. A licensed practical nurse and/or registered nurse measured participants' weight, height, waist circumference, and blood pressure and withdrew blood samples for laboratory investigations. Physical activity, physical fitness, Mediterranean diet score (MDS), anthropometric measurements, and laboratory investigations were assessed at the baseline and every three months. Descriptive statistics were calculated, and binary logistic regression analysis was performed to define the significant predictors of upholding each criterion of the MetS.ResultsParticipants' mean age was 60.5 ± 11.7 years, and 74.8% were females. Participants with MetS decreased by 5.04% by the end of the program. The percentage of participants with each MetS criterion showed a significant decrease at the end of the study, except for low HDL, which remained with no change. Moreover, the mean of physical activity, physical fitness tests, and MDS scores showed a significant increase after the 12 months of study. Compared to baseline, daily sedentary and screen times showed a significant decrease at the end of the program (8.6 vs. 7.2 and 3.2 vs. 2.6 hours, respectively). Logistic regression analysis revealed that age, female gender, low educational attainment, physical activity, physical fitness, and screen time were significant predictors for upholding one or more MetS criteria.ConclusionMetS criteria can be reversed following the CHANGE program. Sociodemographic and lifestyle features are significant predictors for upholding MetS criteria. The program is cost-effective considering its low cost and could lead to significant savings on healthcare costs. Further studies among different communities are recommended to confirm the generalizability of the results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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