Obesity Predicts Primary Health Care Visits: A Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle