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Enregistrement W1995129907 · doi:10.1176/appi.ps.60.4.538

Psychiatric Illness and Obesity: Recognizing the "Obesogenic" Nature of an Inpatient Psychiatric Setting

2009· article· en· W1995129907 sur OpenAlexaffabout
Guy Faulkner, Paul Gorczynski, Tony Cohn

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionObesityPsychiatryPopulationMedicineWeight lossMental illnessWeight managementGerontologyPsychologyMental healthInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The prevalence of obesity and obesity-related diseases is higher among individuals with psychiatric illness than in the general population. This study examined environmental factors that contribute to obesity in one psychiatric hospital in Canada. METHODS: Semistructured interviews were conducted with 25 key stakeholders from multiple professional disciplines at the hospital. Transcribed interviews were analyzed through content analysis with the analysis grid for environments linked to obesity (ANGELO) framework as a categorical template. RESULTS: Factors contributing to obesity in this setting were related to increased energy intake, such as easy access to high-calorie snacks and beverages, and reduced energy expenditure, such as lack of access to staircases. CONCLUSIONS: Psychiatric settings may contribute to the high prevalence of obesity among individuals with psychiatric illness. Ecologically framed interventions are required to address obesity in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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