Exploring the role of diet quality and adiposity in the pain experience: a mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Improving diet quality may lower chronic musculoskeletal pain (CMP) directly or through weight loss. This study examined whether a dietary intervention for weight-loss improved diet quality and CMP in adults with elevated adiposity. It also investigated whether adiposity mediated a relationship between diet quality and pain. METHODS: ) who completed a 3-month dietary intervention targeting 30% energy restriction. Baseline and 3-month measures included diet quality (Dietary Guideline Index (DGI)), presence of CMP, pain related quality-of-life (Short-Form-36 bodily pain scale (SF36-BPS)), pain severity (McGill Pain Questionnaire (MPQ)) and adiposity (weight, waist circumference (WC), percent body fat (BF)). Linear mixed models estimated the effect of the dietary intervention on these outcomes. Structural equation modelling estimated the direct effects of changes in diet quality on CMP, and proportion mediated by changes in adiposity. RESULTS: Participants improved diet quality (DGI total score) by 22% (p < 0.001) and achieved weight loss (- 7.1 ± 0.3 kg, 95% CI - 7.7, - 6.4). Presence of CMP reduced from 50 to 24% (p < 0.001). Pain-related quality of life improved, and pain severity lessened. Reductions in weight, WC, or BF did not mediate improvements in pain characteristics. Improved diet quality (∆DGI) was directly associated with lower pain severity (∆MPQ), accounting for reductions in the mediator, WC (β = - 0.085, 95% CI - 0.151, - 0.019) and BF (β = - 0.073, 95% CI - 0.135, - 0.012). CONCLUSION: On average, diet quality improved and pain lessened following a 3-month dietary intervention for weight-loss. Changes in adiposity did not mediate this relationship.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».