Statistical analysesThe study was p

Statistical analyses

The study was powered to detect a significant difference in weight loss at
2 mo among the five groups with a significant trend in weight loss demonstrating a decrease in percent body weight incrementally going from the omni, semi-veg, pesco-veg, veg, through the vegan group. Assuming a mean incremental differ- ence in change in body weight of 1% successively between each of the five groups (corresponding to an effect size of 0.57), a pooled SD of 2.5%, and significance at a
¼ 0.05, a sample size of 60 participants (12 per group) was estimated to provide
94% power for the linear trend among the five groups [21]. The sample size of 12 per group provided 80% power for differences of 2.85% for linear contrasts between two groups. Attrition was defined as a participant not completing the main outcome of body weight at either 2 mo (for 2-mo outcomes) or 6 mo (for
6-mo outcomes).
For differences in baseline demographic characteristics, analysis of vari- ance (ANOVA) was used with the Tukey’s test for post hoc analyses of
continuous variables and c2 test of independence was used for categorical
variables. Change in percent weight loss among the five groups was analyzed at both 2 mo (after the intensive intervention) and at 6 mo (to assess weight loss maintenance) using one-way ANOVA. To test that weight loss would be incremental among the five groups (going from the vegan group losing the most to omnivores losing the least), an a priori linear contrast for trend was used at each time point. Additionally, three a priori linear contrasts among the specific groups were examined at each time point: vegan versus omni, vegan versus semi-veg, and vegan versus pesco-veg. Because weight loss differences between veg and vegan participants were expected to be smaller than the other groups, this study was not powered to detect weight loss differences between veg and vegan. Missing data for body weight was handled in two ways: 1) baseline observation carried forward for missing values at each time point (assuming no change) and 2) weight gain imputed at a rate of 0.3 kg/mo. This rate of weight gain has been shown to commonly occur during behavioral weight loss interventions [22,23] and has been used as the weight gain amount for other large, dietary weight loss trials [24,25]. Weight gain was extrapolated from time of attrition up through the 2- and 6-mo assessment periods. Both methods of imputation for missing data yielded similar results; therefore only analyses that used a weight gain of 0.3 kg/mo imputed for missing data are presented. Missing dietary and physical activity data were analyzed by carrying forward baseline observations, assuming no change in dietary intake or physical activity. All analyses were conducted using SPSS 21.0 for Windows software (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) with a P ¼ 0.05 to indicate statistically significant differences.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติเป็นการขับเคลื่อนการศึกษาพบความแตกต่างงมากในการลดน้ำหนักที่ด 2 หมู่ให้กลุ่มที่ มีแนวโน้มงมากในการลดน้ำหนักที่เห็นการลดลงของเปอร์เซ็นต์น้ำหนักแบบเพิ่มหน่วยจาก omni กึ่งเวจ เวจ pesco ผัก กลุ่มมังสวิรัติ สมมติหมายถึงส่วนเพิ่มแตกต่าง-ence ในการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักของ 1% อย่างต่อเนื่องระหว่างแต่ละกลุ่มให้ (ที่สอดคล้องกับการขนาดผล 0.57), SD pooled 2.5% และ significance ที่มี¼ 0.05 ประมาณขนาดตัวอย่าง 60 คน (12 ต่อกลุ่ม) เพื่อให้พลังงาน 94% สำหรับแนวโน้มเชิงเส้นระหว่างกลุ่มให้ [21] ขนาดตัวอย่างที่ 12 ต่อกลุ่มให้พลังงาน 80% สำหรับต่าง 2.85% ความแตกต่างเชิงเส้นระหว่าง 2 กลุ่ม อัตราการลาออกถูกกำหนดเป็นไม่สำเร็จผลหลักของน้ำหนักตัวที่หมอทั้ง 2 (สำหรับ 2 เดือนผล) หรือ 6 เดือน (สำหรับผู้เข้าร่วมผล 6 เดือน)สำหรับความแตกต่างในพื้นฐานลักษณะทางประชากรศาสตร์ วิเคราะห์ภาพ-ance (ANOVA) ใช้กับเฉพาะกิจหลังการวิเคราะห์การทดสอบของ Tukeyตัวแปรต่อเนื่องและ c2 ใช้ทดสอบความเป็นอิสระในการแตกตัวแปร เปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์น้ำหนักระหว่างกลุ่มให้มีวิเคราะห์หม้อทั้ง 2 (หลังจากการแทรกแซงแบบเร่งรัด) และ 6 เดือน (การประเมินน้ำหนักขาดทุนบำรุงรักษา) โดยใช้ ANOVA เดียว การทดสอบน้ำหนักที่ สูญเสียจะเพิ่มขึ้นในหมู่กลุ่มให้ (ไปจากกลุ่มมังสวิรัติที่สูญเสียมากที่สุดถึง omnivores สูญเสียน้อยที่สุด), การใช้ priori ใช้ความคมชัดเชิงเส้นแนวโน้มที่แต่ละจุดของเวลา นอกจากนี้ priori มีสามเส้นแตกต่างระหว่างกลุ่ม specific ได้ตรวจสอบในแต่ละจุดเวลา: มังสวิรัติกับ omni มังสวิรัติและกึ่งผัก และเป็นมังสวิรัติกับผัก pesco เนื่องจากสูญเสียน้ำหนักต่างผักมังสวิรัติและผู้เข้าร่วมคาดว่าจะมีขนาดเล็กกว่ากลุ่มอื่น ๆ การศึกษานี้เป็นขับเคลื่อนในการตรวจสอบความแตกต่างของการสูญเสียน้ำหนักระหว่างผักและอาหารเจ น้ำหนักหายไปข้อมูลถูกจัดการในสองวิธี: 1) พื้นฐานการสังเกตดำเนินสำหรับค่าหายไปที่ละจุดเวลา (สมมติว่าไม่เปลี่ยนแปลง) และ 2) น้ำหนักควาบในอัตรา 0.3 kg/ด อัตราของการเพิ่มน้ำหนักนี้ได้รับการแสดงมักเกิดขึ้นในระหว่างการแทรกแซงการสูญเสียน้ำหนักพฤติกรรม [22,23] และได้ถูกใช้เป็นยอดกำไรน้ำหนักสำหรับการทดลองอื่น ๆ สูญเสียน้ำหนักมาก อาหาร [24,25] น้ำหนักเป็น extrapolated จากการลดค่าผ่านรอบระยะเวลาประเมิน 2 และ 6 เดือน ทั้งสองวิธีการ imputation สำหรับข้อมูลหายไปผลคล้ายผล จึงได้รับการวิเคราะห์ที่ใช้น้ำหนัก 0.3 กก./เดือนควาบสำหรับข้อมูลหายไปจะแสดง ข้อมูลกิจกรรมทางกายภาพ และทางอาหารหายไปถูกวิเคราะห์โดยการไปสังเกตพื้นฐาน สมมติว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการบริโภคอาหารหรือกิจกรรมทางกายภาพ ทั้งหมดถูกวิเคราะห์โดยใช้ SPSS 21.0 สำหรับซอฟต์แวร์ของ Windows (SPSS Inc., Chicago, IL สหรัฐอเมริกา) กับ P 0.05 ¼ระบุงมากความแตกต่างทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถิติการวิเคราะห์การศึกษาได้รับการขับเคลื่อนในการตรวจสอบความแตกต่าง Fi ลาดเทมีนัยสำคัญในการลดน้ำหนักที่2 MO หมู่ Fi จะได้กลุ่มที่มีแนวโน้ม Fi ลาดเทมีนัยสำคัญในการลดน้ำหนักแสดงให้เห็นถึงการลดลงของน้ำหนักตัวที่ร้อยละเพิ่มขึ้นไปจาก Omni กึ่งผัก-A, Pesco-ผักผัก ผ่านกลุ่มมังสวิรัติ สมมติว่าค่าเฉลี่ย ence แตกต่างที่เพิ่มขึ้นในการเปลี่ยนแปลงของน้ำหนักตัว 1% ต่อเนื่องระหว่างกันของสถาบันการเงินได้กลุ่ม (สอดคล้องกับขนาดของผล 0.57) ซึ่งเป็น SD pooled 2.5% และนัยมีนัยสำคัญที่¼ 0.05, ขนาดของกลุ่มตัวอย่างของ 60 คน (12 คนต่อกลุ่ม) เป็นที่คาดกันที่จะให้พลังงาน 94% สำหรับแนวโน้มเชิงเส้นในหมู่ Fi จะได้กลุ่ม [21] ขนาดตัวอย่างกลุ่มละ 12 มีให้พลังงาน 80% สำหรับความแตกต่างของ 2.85% สำหรับความแตกต่างเชิงเส้นตรงระหว่างสองกลุ่ม ล้างผลาญเป็นนิยามเป็นผู้เข้าร่วมไม่จบผลหลักของน้ำหนักตัวที่ทั้ง 2 MO (สำหรับผล 2-Mo) หรือ 6 เดือน (สำหรับผล 6-Mo). ความแตกต่างในลักษณะทางประชากรพื้นฐานการวิเคราะห์ตัวแปร ance (ANOVA ) ถูกนำมาใช้กับการทดสอบของ Tukey สำหรับโพสต์เฉพาะกิจการวิเคราะห์ตัวแปรอย่างต่อเนื่องและการทดสอบ C2 ของความเป็นอิสระที่ใช้สำหรับเด็ดขาดตัวแปร การเปลี่ยนแปลงในการลดน้ำหนักร้อยละในหมู่ Fi จะได้กลุ่มที่ได้รับการวิเคราะห์ทั้ง 2 MO (หลังจากการแทรกแซงอย่างเข้มข้น) และ 6 เดือน (เพื่อประเมินการสูญเสียน้ำหนักการบำรุงรักษา) โดยใช้ทางเดียว ANOVA เพื่อทดสอบว่าการสูญเสียน้ำหนักจะเพิ่มขึ้นในหมู่ Fi จะได้กลุ่ม (ไปจากกลุ่มมังสวิรัติสูญเสียมากที่สุดที่จะ omnivores การสูญเสียน้อยที่สุด) ซึ่งเป็นเบื้องต้นทางตรงกันข้ามเชิงเส้นสำหรับแนวโน้มถูกนำมาใช้ที่จุดในแต่ละครั้ง นอกจากนี้สามเส้นเบื้องต้นขัดแย้งในหมู่ speci Fi กลุ่ม C มีการตรวจสอบที่จุดในแต่ละครั้ง: มังสวิรัติเมื่อเทียบกับ Omni มังสวิรัติเมื่อเทียบกับกึ่งผักและอาหารมังสวิรัติ Pesco เมื่อเทียบกับผัก เพราะความแตกต่างระหว่างการสูญเสียน้ำหนักผักมังสวิรัติและผู้เข้าร่วมคาดว่าจะมีขนาดเล็กกว่ากลุ่มอื่น ๆ การศึกษานี้ไม่ได้ขับเคลื่อนในการตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการสูญเสียน้ำหนักผักและอาหารมังสวิรัติ ข้อมูลที่หายไปสำหรับน้ำหนักของร่างกายถูกจัดการในสองวิธีคือ 1) การสังเกตพื้นฐานดำเนินไปข้างหน้าสำหรับค่าที่ขาดหายไปที่จุดในแต่ละครั้ง (สมมติว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลง) และ 2) การเพิ่มน้ำหนักกล่าวหาในอัตรา 0.3 กก. / เดือน อัตราการเพิ่มของน้ำหนักนี้ได้รับการแสดงที่มักเกิดขึ้นในช่วงการแทรกแซงการสูญเสียน้ำหนักพฤติกรรม [22,23] และได้รับการใช้เป็นจำนวนน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นสำหรับขนาดใหญ่การทดลองอื่น ๆ การสูญเสียน้ำหนักอาหาร [24,25] น้ำหนักตัวเพิ่มขึ้นได้รับการประเมินจากเวลาของการขัดสีขึ้นผ่านการประเมินระยะเวลา 2 และ 6-Mo ทั้งสองวิธีการใส่ร้ายสำหรับข้อมูลที่ขาดหายให้ผลคล้ายกัน ดังนั้นการวิเคราะห์เดียวที่ใช้การเพิ่มน้ำหนัก 0.3 กก. / เดือนถือว่าข้อมูลที่ขาดหายไปจะถูกนำเสนอ หายไปข้อมูลกิจกรรมการบริโภคอาหารและทางกายภาพถูกนำมาวิเคราะห์โดยการดำเนินการสังเกตพื้นฐานไปข้างหน้าสมมติว่าการเปลี่ยนแปลงในการบริโภคอาหารหรือการออกกำลังกายไม่มี การวิเคราะห์ทั้งหมดถูกดำเนินการโดยใช้โปรแกรม SPSS 21.0 สำหรับซอฟต์แวร์ Windows (SPSS อิงค์, Chicago, IL, สหรัฐอเมริกา) กับ P ¼ 0.05 เพื่อแสดงให้เห็นความแตกต่าง Fi ลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติ