Predictors of attrition in a multidisciplinary adult weight management clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, more than 1.7 billion individuals may be classified as overweight and are in need of appropriate medical and surgical treatments. The primary goal of a comprehensive weight management program is to produce sustainable weight loss. However, for such a program to be effective, the patient must complete it. We analyzed attrition rates and predictors of attrition within a publicly funded, multidisciplinary adult weight management program. METHODS: We retrospectively reviewed charts from an urban multidisciplinary adult weight management clinic program database. Patients received medical or surgical treatment with appropriate follow-up. We collected information on demographics and comorbidities. Patients in the surgical clinics received either laparoscopic gastric band insertion or gastric bypass. We conducted univariate analysis and multivariate analyses on predictors of attrition. RESULTS: A total of 1205 patients were treated in the weight management program: 887 in the medical clinic and 318 with surgery and follow-up in a surgical clinic. Overall, 516 patients left the program or were lost to follow-up (attrition rate 42.8%). The attrition rate was 53.9% in the medical clinic and 11.9% in the surgical clinic. Multivariate analyses identified participation in the medical clinic, younger patient age and lower body mass index as predictors of attrition. CONCLUSION: We found lower attrition rates among surgically than medically treated patients in a multidisciplinary weight management clinic. Further research is needed to understand those variables that lead to improved attrition rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».