For mortality, which was a binary o

For mortality, which was a binary outcome, data were combined using the Mantel–Haenszel method, with results presented as a relative risk with 95% confidence intervals (CIs). Follow-up data at 6 months were used from the studies by Baldwin et al. (17) and Persson et al. (18) to make the time frame comparable with other studies. For all other studies, data were collected at the end of follow-up.
For QOL, weight, and energy intake, which were continuous outcomes, an inverse variance model was used to combine the mean difference and 95% confidence intervals. Fixed effect models were used unless statistically significant heterogeneity was present, for which a random effects model was used. For studies with multiple interventions and one control group (17,19,20), the control group numbers were divided equally between the number of intervention groups for survival data. For continuous data (change in weight and QOL), the mean and SD were kept constant, but the sample size was divided by the number of intervention groups.
Four of 13 studies included in our analysis were completed during a period longer than 6 months. Data were available at
several time points for two of these studies (17,18). Analyses were repeated with data at each time point to ensure that choice of timepoint did not have a substantial impact on the overall results. When included studies had data at several time-points, data have been chosen for inclusion in each analysis to make them comparable with data from studies with only one time point. Data at
6 months follow-up from the studies by Baldwin et al. (17) and Persson et al. (18) have been used in the analysis of weight gain and energy intake, and data at 6 weeks and 6 months follow-up, respectively, have been used in the analyses of QOL.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับการตาย ซึ่งผลไบนารี ข้อมูลถูกรวมโดยใช้วิธีหิ้ง – Haenszel มีผลลัพธ์ที่แสดงเป็นความเสี่ยงที่สัมพันธ์กับช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIs) ข้อมูลติดตามผล 6 เดือนได้ใช้จากการศึกษา โดย al. et บอลด์วิน (17) และ Persson et al. (18) เพื่อทำให้กรอบเวลาเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ ศึกษาอื่น ๆ ทั้งหมด ข้อมูลถูกเก็บรวบรวมที่สุดของการติดตามผลการ QOL น้ำหนัก ปริมาณพลังงาน ซึ่งมีผลต่อเนื่อง แบบจำลองผลต่างผกผันถูกใช้เพื่อรวมหมายถึงความแตกต่างและ 95% ช่วงความเชื่อมั่น ผลถาวรรุ่นได้ใช้ยกเว้นว่า heterogeneity อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติถูกปัจจุบัน ซึ่งใช้แบบจำลองผลกระทบแบบสุ่ม สำหรับการศึกษา ด้วยมาตรการหลายและกลุ่มควบคุม (17,19,20), หมายเลขกลุ่มของตัวควบคุมถูกหารระหว่างจำนวนกลุ่มแทรกแซงข้อมูลอยู่รอด สำหรับข้อมูลต่อเนื่อง (เปลี่ยนแปลงน้ำหนักและ QOL), ค่าเฉลี่ยและ SD ได้เก็บคง ได้ขนาดตัวอย่างถูกหาร ด้วยจำนวนกลุ่มแทรกแซง4 ศึกษาที่ 13 รวมอยู่ในการวิเคราะห์ของเราได้เสร็จสมบูรณ์ในช่วงระยะเวลานานกว่า 6 เดือน ข้อมูลได้หลายครั้งจุดสอง (17,18) การศึกษาเหล่านี้ วิเคราะห์ได้ซ้ำกับข้อมูลแต่ละจุดเวลาเพื่อให้แน่ใจว่า ทาง timepoint ไม่มีกระทบผลโดยรวม เมื่อรวมการศึกษามีข้อมูล ณจุดเวลาต่าง ๆ ได้รับการเลือกข้อมูลสำหรับการรวมในการวิเคราะห์แต่ละเพื่อให้เปรียบเทียบกับข้อมูลจากการศึกษากับจุดเวลาเดียวเท่านั้น ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์กำไรและพลังงานปริมาณน้ำหนัก 6 เดือนติดตามจากการศึกษาโดย al. et บอลด์วิน (17) และ al. et Persson (18) และข้อมูลใน 6 สัปดาห์และ 6 เดือนติดตาม ตามลำดับ การใช้ในการวิเคราะห์ของ QOL

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการเสียชีวิตซึ่งเป็นผลไบนารีข้อมูลมารวมกันโดยใช้วิธีการ Mantel-แฮนส์เซลกับผลลัพธ์ที่นำเสนอเป็นความเสี่ยงที่มีช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIS) ข้อมูลการติดตามที่ 6 เดือนถูกนำมาใช้จากการศึกษาโดยบอลด์วิน, et al (17) และเพอร์สันและอัล (18) ที่จะทำให้กรอบเวลาที่เปรียบได้กับการศึกษาอื่น ๆ สำหรับการศึกษาอื่น ๆ เก็บรวบรวมข้อมูลในตอนท้ายของการติดตาม.
สำหรับคุณภาพชีวิตน้ำหนักและปริมาณพลังงานซึ่งเป็นผลต่อเนื่องรูปแบบที่แตกต่างตรงกันข้ามถูกใช้ในการรวมความแตกต่างค่าเฉลี่ยและช่วงความเชื่อมั่น 95% แบบจำลองผลกระทบคงถูกนำมาใช้เว้นแต่ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในปัจจุบันซึ่งแบบจำลองผลกระทบแบบสุ่มถูกนำมาใช้ สำหรับการศึกษาที่มีการแทรกแซงหลายและกลุ่มควบคุม (17,19,20), ตัวเลขกลุ่มควบคุมที่ถูกแบ่งออกเท่า ๆ กันระหว่างจำนวนของกลุ่มแทรกแซงข้อมูลการอยู่รอด สำหรับข้อมูลอย่างต่อเนื่อง (การเปลี่ยนแปลงในน้ำหนักและคุณภาพชีวิต) ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยและ SD ถูกเก็บไว้อย่างต่อเนื่อง แต่ขนาดของกลุ่มตัวอย่างโดยแบ่งเป็นจำนวนของกลุ่มแทรกแซง.
สี่ 13 การศึกษารวมอยู่ในการวิเคราะห์ของเราเสร็จสมบูรณ์ในช่วงระยะเวลานานกว่า 6 เดือน ข้อมูลที่มีอยู่ในจุดที่หลายครั้งสำหรับสองการศึกษาเหล่านี้ (17,18)
การวิเคราะห์ซ้ำกับข้อมูลในแต่ละจุดเวลาเพื่อให้แน่ใจว่าทางเลือกของ timepoint ที่ไม่ได้มีผลกระทบต่อผลการโดยรวม เมื่อรวมการศึกษาข้อมูลที่มีเวลาหลายจุดข้อมูลที่ได้รับการคัดเลือกให้รวมอยู่ในการวิเคราะห์แต่ละคนที่จะทำให้พวกเขาเปรียบได้กับข้อมูลจากการศึกษาที่มีเพียงหนึ่งจุดเวลา ข้อมูลที่
6 เดือนที่ติดตามจากการศึกษาโดยบอลด์วิน, et al (17) และเพอร์สันและอัล (18) ได้รับการใช้ในการวิเคราะห์ของน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นและการบริโภคพลังงานและข้อมูลที่ 6 สัปดาห์และ 6 เดือนตามขึ้นตามลำดับมีการใช้ในการวิเคราะห์คุณภาพชีวิต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับการตาย ซึ่งผลเลขฐานสองจำนวนรวมโดยใช้วิธีแมนเทล - - กับผลลัพธ์ที่นำเสนอเป็นความเสี่ยงเทียบกับช่วงความเชื่อมั่น 95% ( CIS ) ติดตามข้อมูลที่ 6 เดือนที่ใช้ จากการศึกษาโดย Baldwin et al . ( 17 ) และ persson et al . ( 18 ) เพื่อให้กรอบเวลาที่เทียบเคียงกับการศึกษาอื่น ๆ การศึกษาอื่น ๆ ข้อมูลที่ส่วนท้ายของ
ติดตามสำหรับผู้ป่วยหนัก และการบริโภคพลังงาน ซึ่งผลต่อเนื่อง รูปแบบความตรงกันข้ามใช้รวมหมายถึงความแตกต่างและช่วงความเชื่อมั่น 95% แก้ไขผลโมเดลใช้จนกว่า อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่สามารถเป็นปัจจุบัน ซึ่งรูปแบบผลสุ่มที่ใช้ การศึกษากับการแทรกแซงหลายและกลุ่มควบคุม ( 17,19,20 )กลุ่มควบคุมตัวเลขถูกแบ่งระหว่างจำนวนของกลุ่มข้อมูลสำหรับการอยู่รอด สำหรับข้อมูลแบบต่อเนื่อง ( การเปลี่ยนแปลงน้ำหนักและคุณภาพชีวิต ) , ค่าเฉลี่ยและ SD ไว้คงที่ แต่จำนวนหารด้วยจำนวนกลุ่มแทรกแซง .
4 13 การศึกษารวม ในการวิเคราะห์ของเราเสร็จสมบูรณ์ในช่วงระยะเวลานานกว่า 6 เดือน ข้อมูลที่มีอยู่ใน
จุดเวลาหลายสำหรับสองของการศึกษาเหล่านี้ ( 17,18 ) วิเคราะห์ข้อมูลซ้ำกับข้อมูลในแต่ละจุดเวลา เพื่อให้มั่นใจว่าทางเลือกของ timepoint ไม่ได้มีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์โดยรวม เมื่อมีการศึกษาข้อมูลที่จุดเวลาที่หลายข้อมูลที่ได้รับเลือกสำหรับการรวมในแต่ละการวิเคราะห์เพื่อให้เทียบเคียงกับข้อมูลที่ได้จากการศึกษาที่มีเพียงหนึ่งเวลาจุด
ข้อมูลที่6 เดือน ผลจากการศึกษาโดย Baldwin et al . ( 17 ) และ persson et al . ( 18 ) ได้ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์การเพิ่มน้ำหนักและการบริโภคพลังงานและข้อมูลที่ 6 สัปดาห์ และ 6 เดือนติดตาม ตามลำดับ ได้ถูกใช้ในการวิเคราะห์คุณภาพชีวิต .