Review: counselling, pharmacotherapy, and surgery help obese adults lose weight
Notice bibliographique
Résumé
McTigue KM, Harris R, Hemphill B, et al . Screening and interventions for obesity in adults: summary of the evidence for the U S Preventive Services Task Force. Ann Intern Med 2003;139:933–49. [OpenUrl][1][PubMed][2][Web of Science][3] Q In adults, is obesity screening and treatment effective? Clinical impact ratings GP/FP/Primary care ★★★★★☆☆ IM/Ambulatory care ★★★★★☆☆ Cardiology ★★★★★☆☆ Endocrine ★★★★☆☆☆ Geriatrics ★★★★★★☆ ### ![Graphic][4] Data sources: Medline, the Cochrane Library , and systematic reviews from the US, Canada, and the UK. ### ![Graphic][5] Study selection and assessment: randomised controlled trials (RCTs) or systematic reviews of screening and treatment for obesity. Drug treatment studies had to have ⩾6 months of follow up; all other treatments had to have ⩾12 months of follow up. Study quality was assessed using the US Preventive Services Task Force criteria. ### ![Graphic][6] Outcome: weight loss. No RCTs evaluated the efficacy of obesity screening. Counselling and behavioural interventions. 3 systematic reviews showed that behavioural interventions promoting exercise and/or dietary change achieved small weight reductions (US: 29 RCTs, mean weight change over controls −3.3 kg, range −8.8 to 1.9 at ⩾1 y) (UK: 24 RCTs, mean weight change over controls −3.0, range −10.6 to 1.4 at 12–60 mo) (Canada: 6 RCTs, mean weight change over controls −2.1, range −4.5 to −0.2 at 24–84 mo). Of … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DAnnals%2Bof%2BInternal%2BMedicine%26rft.stitle%253DANN%2BINTERN%2BMED%26rft.issn%253D0003-4819%26rft.aulast%253DMcTigue%26rft.auinit1%253DK.%2BM.%26rft.volume%253D139%26rft.issue%253D11%26rft.spage%253D933%26rft.epage%253D949%26rft.atitle%253DScreening%2Band%2BInterventions%2Bfor%2BObesity%2Bin%2BAdults%253A%2BSummary%2Bof%2Bthe%2BEvidence%2Bfor%2Bthe%2BU.S.%2BPreventive%2BServices%2BTask%2BForce%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14644897%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=14644897&link_type=MED&atom=%2Febmed%2F9%2F4%2F110.atom [3]: /lookup/external-ref?access_num=000186884800008&link_type=ISI [4]: /embed/inline-graphic-1.gif [5]: /embed/inline-graphic-2.gif [6]: /embed/inline-graphic-3.gif
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».