饮食和实际身体行动行为中的老年人在减肥维修中繁荣

受访者自我认识到他们的遗产遭遇。关于过度重量指挥历史过去的担忧的指导是:“一般来说,最有效的是与你的英镑一起描述你的遭遇?”受访者被要求在下一个:1)中挑选出来:我揭示了体重,并恰好在一个职位上保持它,两个)我’丢了磅但避风港’在该职位上继续保持它,三)我’努力缩小磅,但尚未富有成效,4)我’通过了解我的英镑 lifefoodstorage  能量,五)我已经照顾了我的体重而没有努力工作,6)我’ve获得了磅,并没有努力揭开它,而且7)我毫不意识到我的体重。谁描述了它们缺少磅,并且已经将其保持关闭的职位被定义为“有利多的超重输家”,描述他们失踪磅的人,但是一直无法保留或经历过努力减轻重量但经验丰富的经验已经被描述为“不成功的体重输家”.

体重管理技术

2004年的变异研究质疑关于帮助丢弃体重或维持脂肪减少的方法的受访者: “下面是一些程序员用来丢失或保持其体重。 Truefatburning. 在12个月之前,您尝试过哪个?”有18条方法:1)减少您消耗的食品数量,两次)锻炼一半不少于半小时,3)采取额外的水果和蔬菜,四个)消耗量减少卡路里商品,五)减少大型碳水化合物食品如面包或土豆,6)试图吃缩小的部分尺寸,7)消除甜味饮料,八)试图吃掉 - 碳水化合物食品产品,九)含有多余的脂肪项,依靠能源,十一)减轻久坐不动的活动,十二)采取关于 - 柜台的食品计划产品和解决方案,13)减少离家中准备的食品水平,14)吃食物替代产品,十五)将实际的实际行动整合到每日惯例,十六岁)访问官方减肥计划,17)维持膳食日记,或18)使用万维网全球网站与个性化饮食计划计划。还要求受访者报告自己每周过度体重调节技术:“在7天的大部分时间,以下哪项是以下哪项?”并受到质疑选择使用6商品指数的所有内容。这个东西包括:一)观察您消耗的卡路里数量,2)观察您尝试吃的碳水化合物数量,三个)跟踪克的数量克的不需要的脂肪,4)在整个中烹饪和零食这一天,五)考虑到你的盘子的食物填料水平,六)评估你在自己的盘子上的食物水平。拒绝的受访者’T从详细行动中决定已被归类为“not specified”。对称重自己的额外问题受到了不同的问题,“一个人如何衡量自己?”受访者可以每天挑选出每天7天,每个月,大约每年一次,大约每年或多少,或者从不。

实际的体育动作/体育活动和休闲运动

受访者最终要求报告所有物理追求/体育活动,他们从18项特定职能指数中互动:“以下哪项物理追求/体育活动执行 cbdsverige  定期参与?”这些东西综合棒球/垒球,篮球,慢跑/慢跑,散步,骑自行车,保龄球,打高尔夫球,体育练习课,举重,瑜伽/冥想,空手道/武术,游泳,登山,狩猎/钓鱼,狩猎,滑雪/滑雪板,网球和排球。此外,受访者最终要求选择他们赞赏他们定期从29个可行活动指数完成的休闲追求。对于描述性功能,我们组合了各种商品,考虑在强度支出中非常相似(例如,积极演奏计算机系统游戏标题并享受视频游戏标题)。拒绝的受访者’t选择任何在活动中被分类为的活动“not specified”.

滴加体重或保护脂肪损失的限制

受访者已被问及对FAT命令的9个可实现的限制:“随后的是可行的解释列表,继续保持个人摆脱磅或保护健康的体重。”对于每个商品,受访者被要求在利用七个位置李克特量表的影响来表征其影响(一个=没有或没有影响;七=影响批次)。产品如下:一)我经常从家里缺席,2)我’m一般过于排水,锻炼,三个)我喜欢垃圾餐/拥有甜食,4)我不’T有完美的锻炼时间,五)我不认真听取我的喂养,六个)我避风港’有没有人与我一起锻炼,7)食品计划/平衡食物aren ’因为填充/仍然真的感到饥饿,8岁)与锻炼表保持一致,9)饮食计划/更健康的食品价格很多。对于回归评估,答复一3结束合并制作“no affect”,将四个代表的中立和五七被混合起来“influence.”

统计检查

在445名受访者到HealthStyles中,我们选择了我们的分析样本到2,124名参与者被标记为生产脂肪输家(n = 587,14.4%)或不成功的体重输家(n = 1,537,32.1%)。我们排除了经验丰富的努力或缺乏努力工作的受访者(n =一,363,32.nine%),收到磅,经验丰富,没有努力将其放弃(n = 355,8.5%),补偿没有对其体重的兴趣(n = 304,7.six%)或缺少有关脂肪减少或维护的信息(n = 199,4.7%)。缺乏顶部或超重(n = 77)或记录极度高度或体重价值的人(1999 - 2002年全国卫生和健身和饮食检查调查的外部1-99百分位数)(n =四十四)也被排除在外。我们还排除了女性受访者,他们指出他们目前预期的人或者没有回复怀孕的困境(n = 52)。只需在排除之后,终极样本编号为958(一些参与者满足了一个或多个排除要求)。

我们与他们的人口统计属性,减肥策略,自我监测行为和事物的成功和不成功的重量失败也是如此依据所描述的9个限制。由于各种筛选所涉及的筛选,我们挑选了P = 0.01作为我们对Chi-Square检查的重要性,以减少风格II错误机会。我们应用了  软体动物  多变量的逻辑回归,以计算百分比(或者),以达到盈利的减肥(CIS),用于盈利减肥(与未成功)在融合性交,年龄,种族,教育和学习,年度家庭收益的模型内和物理质量指数(BMI;以千克的脂肪计算为米上的脂肪。我们还采用了对性交,年龄,竞赛,培训,年度现金流量的多变量的逻辑回归类型,以及BMI评估目前是繁荣的脂肪输家和脱落或留下磅的不同障碍。由于没有反应而被排除在个人比较之外,因此缺少知识。所有分析都已进行应用SAS + Qualitable(版本9.one,Cary,NC)Sudaan(版9.0 Research Triangle Institute,探索三角公园,NC),以考虑复杂的采样设计和风格和加权过程。

发表评论

您的电子邮件地址不会被公开。 必需的地方已做标记 *