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Enregistrement W1999763112 · doi:10.1089/pop.2010.0081

Obesity Predicts Primary Health Care Visits: A Cohort Study

2011· article· en· W1999763112 sur OpenAlexaffabout
Laurie Twells, Tracey Bridger, John Knight, Reza Alaghehbandan, Brendan J. Barrett

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightBody mass indexObesityDemographyMultivariate analysisCohortCohort studyPopulationGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore the relationship between body mass index (BMI), its association with chronic disease, and its impact on health services utilization in the province of Newfoundland and Labrador, Canada, from 1998 to 2002. A data linkage study was conducted involving a provincial health survey linked to 2 health care use administrative databases. The study population comprised 2345 adults between the ages of 20 and 64 years. Self-reported height and weight measures and other covariates, including chronic diseases, were obtained from a provincial survey. BMI categories include: normal weight (BMI 18.5-24.9), overweight (BMI 25-29.9), obese class I (BMI 30-34.9), obese class II (BMI ≥ 35), and obese class III (BMI ≥ 40). Survey responses were linked with objective physician and hospital health services utilization over a 5-year period. Weight classifications in the study sample were as follows: 37% normal, 39% overweight, 17% obese, and 6% morbidly obese. The obese and morbidly obese were more likely to report having serious chronic conditions after adjusting for age and sex. Only the morbidly obese group (BMI ≥ 35 kg/m(2)) had a significantly higher number of visits to a general practitioner (GP) over a 5-year period compared to the normal weight group (median 22.0 vs. 17.0, P<0.05). Using multivariate models and controlling for the number of chronic conditions and other relevant covariates, being morbidly obese remained a significant predictor of GP visits (P<0.001), but was not a predictor for visits to a specialist or any type of hospital use. The increase in the prevalence of obesity is placing a burden at the primary health care level. More resources are needed in order to support GPs in their efforts to manage and treat obese adults who have associated comorbidities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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