Phenotype-Driven Variability in Longitudinal Body Composition Changes After a Very Low-Calorie Ketogenic Intervention: A Machine Learning Cluster Approach

<p>Antecedentes: La obesidad es un importante problema de salud pública mundial sin soluciones plenamente satisfactorias. La mayoría de las intervenciones nutricionales se basan en la restricción calórica, con distintos grados de éxito. Las dietas cetogénicas muy bajas en calorías (VLCKD) han demostrado una pérdida de peso rápida y sostenida mediante la inducción de cuerpos cetónicos mediante lipólisis, la reducción del apetito y la preservación de la masa magra, manteniendo al mismo tiempo la salud metabólica.</p> <p>Métodos: Un estudio clínico prospectivo analizó datos sociodemográficos, antropométricos y de adherencia de 7775 pacientes sometidos a una intervención nutricional multidisciplinaria de un solo brazo basada en un programa comercial de pérdida de peso. Este método, que utiliza preparaciones proteicas con un perfil nutricional equilibrado específico, tuvo como objetivo identificar predictores clave del éxito en la pérdida de peso y clasificar los fenotipos poblacionales con características basales y patrones de pérdida de peso comunes para optimizar la personalización del tratamiento.</p> <p>Resultados: Los análisis estadísticos y de aprendizaje automático revelaron que el género masculino (-9,2 kg frente a -5,9 kg) y un mayor peso corporal inicial (-8,9 kg frente a -4,0 kg) predicen fuertemente una mayor pérdida de peso en un programa VLCKD, mientras que la edad tiene un menor impacto. Surgieron dos grupos poblacionales distintos, con diferencias en edad, sexo, duración del seguimiento y visitas médicas, que demuestran patrones únicos de éxito en la pérdida de peso. Estos grupos ayudan a definir estrategias individualizadas para optimizar los resultados.</p> <p>Conclusiones: Estos hallazgos respaldan translacionalmente las asociaciones con la eficacia de un programa multidisciplinario de pérdida de peso VLCK y destacan los predictores de éxito. Reconocer variables como el sexo, la edad y el peso inicial mejora el potencial de un enfoque basado en la precisión en el manejo de la obesidad, lo que permite tratamientos más personalizados y efectivos para diversos perfiles de pacientes y prescribir recomendaciones personalizadas para la pérdida de peso.</p>

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