Effects of weight loss through dietary intervention on pain characteristics, functional mobility, and inflammation in adults with elevated adiposity
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe relationship between adiposity and pain is complex. Excess weight increases the risk for chronic musculoskeletal pain (CMP), driven by increased biomechanical load and low-grade systemic inflammation. Pain limits physical function, impacting energy balance contributing to weight gain. The primary aims of this study were to profile pain characteristics in participants with overweight or obesity and determine if weight loss through dietary-induced energy restriction, and presence of CMP, or magnitude of weight loss, was associated with changes in adiposity, pain, functional mobility, and inflammation.MethodsThis was a secondary analysis of data from adults (25–65 years) with overweight or obesity (BMI 27.5–34.9 kg/m2) enrolled in a 3-month, 30% energy-restricted dietary intervention to induce weight loss (January 2019–March 2021). Anthropometric measures (weight, waist circumference and fat mass), pain prevalence, pain severity (McGill Pain Questionnaire, MPQ), pain intensity (Visual Analog Scale, VAS), functional mobility (timed up and go, TUG) and inflammation (high sensitivity C-Reactive Protein, hsCRP) were assessed at baseline and 3-months.ResultsOne hundred and ten participants completed the intervention and had weight and pain assessed at both baseline and 3-months. Participants lost 7.0 ± 0.3 kg, representing 7.9% ± 3.7% of body mass. At 3-months, functional mobility improved (TUG −0.2 ± 0.1 s, 95% CI −0.3, −0.1), but there was no change in hsCRP. Compared to baseline, fewer participants reported CMP at 3-months (n = 56, 51% to n = 27, 25%, p < 0.001) and presence of multisite pain decreased from 22.7% to 10.9% (p < 0.001). Improvements in anthropometric measures and functional mobility did not differ between those presenting with or without CMP at baseline. Improvements in pain were not related to the magnitude of weight loss.ConclusionWeight loss was effective in reducing pain prevalence and improving functional mobility, emphasizing the importance of considering weight-loss as a key component of pain management.Clinical trial registrationidentifier, ACTRN12618001861246.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».