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ब्राइट लाइन ईटिंग ® : संयम-आधारित खाद्य व्यसन ढांचे के भीतर एक वाणिज्यिक टेलीहेल्थ वजन घटाने कार्यक्रम का दो साल का अनुवर्ती मूल्यांकन

सुसान पीयर्स थॉम्पसन, एंड्रयू कर्ट थाव*, मार्क जी गोएटिंग, विन गुआन

उद्देश्य: वर्तमान अध्ययन ब्राइट लाइन ईटिंग: बूट कैंप कार्यक्रम (बीएलई:बीसी) के प्रतिभागियों के लिए दो साल के वजन परिणामों का मूल्यांकन करता है, जो एक वजन प्रबंधन कार्यक्रम है जो प्रतिभागियों को भोजन की लत के ढांचे के भीतर चीनी और आटे से दूर रहना सिखाता है।

विधियाँ: डेटा BLE:BC फ़ॉलो-अप रिसर्च प्रोग्राम में प्रतिभागियों से प्राप्त हुआ है। प्रतिभागियों को मासिक फ़ॉलो-अप सर्वेक्षण पूरा करने के लिए आमंत्रित किया गया था। सबसे पहले, हमने उन प्रतिभागियों के लिए प्रतिशत वज़न घटाने (%WL) और बॉडी मास इंडेक्स (BMI) में बदलाव के प्राथमिक परिणामों की जाँच की, जिन्होंने BLE:BC प्रोग्राम और कम से कम एक फ़ॉलो-अप सर्वेक्षण दोनों को पूरा किया था। इसके बाद, हमने केवल उन प्रतिभागियों के बीच %WL और BMI परिवर्तन की जाँच की, जिन्होंने सभी सर्वेक्षण पूरे किए थे।

परिणाम: एक स्वतंत्र नमूना विश्लेषण से पता चला कि, प्रत्येक अनुवर्ती सर्वेक्षण (6, 12, 18, और 24 महीने) के समय, प्रतिभागियों ने बेसलाइन से चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण वजन घटाने (> 5% WL) की सूचना दी। प्रत्येक अनुवर्ती में वजन में कमी BLE:BC कार्यक्रम (> 7.9% WL) के अंत की तुलना में काफी अधिक थी। सभी सर्वेक्षणों को पूरा करने वाले प्रतिभागियों (n=238) में, 12, 18, और 24 महीनों में ब्राइट लाइफर्स निरंतरता कार्यक्रम में नामांकित प्रतिभागियों में वजन में कमी अधिक थी। 24 महीने के अनुवर्ती में, ब्राइट लाइफर्स कार्यक्रम में नामांकित प्रतिभागियों ने औसतन 15.3% WL और BMI में 5.0 की कमी का अनुभव किया।

निष्कर्ष: व्यावसायिक वजन घटाने के कार्यक्रमों की प्रभावकारिता का कठोर मूल्यांकन अनिवार्य बना हुआ है। जैसे-जैसे मनुष्यों में भोजन की लत के निर्माण पर शोध बढ़ता है, उपचार के तरीकों का मूल्यांकन करना अधिक महत्वपूर्ण होता जाता है। हालाँकि वर्तमान अध्ययन की सामान्यता चयन पूर्वाग्रह और नमूना समरूपता के कारण सीमित है, यह अध्ययन BLE:BC कार्यक्रम में प्रतिभागियों के बीच निरंतर, दीर्घकालिक वजन घटाने को दर्शाने वाले साहित्य में महत्वपूर्ण निष्कर्षों का योगदान देता है।

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।