Canadian Physicians' Use of Antiobesity Drugs and Their Referral Patterns to Weight Management Programs or Providers: The SOCCER Study
Notice bibliographique
Résumé
Antiobesity pharmacotherapy and programs/providers that possess weight management expertise are not commonly used by physicians. The underlying reasons for this are not known. We performed a cross-sectional study in 33 Canadian medical practices (36 physicians) examining 1788 overweight/obese adult patients. The frequency of pharmacotherapy use and referral for further diet, exercise, behavioral management and/or bariatric surgery was documented. If drug treatment or referral was not made, reasons were documented by choosing amongst preselected categories. Logistic regression models were used to identify predictors of antiobesity drug use. No single antiobesity management strategy was recommended by physicians in more than 50% of patients. Referral was most common for exercise (49% of cases) followed by dietary advice (46%), and only 5% of eligible patients were referred for bariatric surgery. Significant predictors of initiating/continuing pharmacotherapy were male sex (OR 0.70; 95% CI 0.52-0.94), increasing BMI (1.02; 95% CI 1.01-1.03), and private drug coverage (1.78; 95% CI 1.39-2.29). "Not considered" and "patient refusal" were the main reasons for not initiating further weight management. We conclude that both physician and patient factors act as barriers to the use of weight management strategies and both need to be addressed to increase uptake of these interventions.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».