Les moyens mis en œuvre pour perdre du poids chez 1000 sujets en surpoids ou obèses
Notice bibliographique
Résumé
Perdre du poids est une préoccupation importante pour les sujets obèses (OB) ou en surpoids (SP). Quels moyens mettent en œuvre les personnes qui décident de maigrir ? Une enquête a été réalisée auprès d’un échantillon représentatif de 1000 sujets en SP (IMC [indice de masse corporelle]: 25-29,9 kg/m2) ou OB (IMC > 30 kg/m2), âgés de 18 à 70 ans. Parmi les sujets, 75,8 % étaient en SP et 24,2 % OB. Soixante-seize pour cent des sujets en SP (hommes: 68,1 %-femmes: 81,2 %) et 85 % des sujets OB (hommes: 77 %-femmes: 90 %) ont déjà ressenti le besoin de perdre du poids (F > M, p < 0,01). Soixantesix pour cent des sujets en SP et 85 % des sujets OB ont déjà essayé volontairement de perdre du poids (OB > SP, p < 0,001). Pour ceux qui ont essayé de perdre volontairement du poids, 79 % entament un régime de leur propre initiative, 65 % font de l’exercice physique (OB < SP, p < 0,05), 49 % ont consulté un médecin (généraliste > spécialiste, p < 0,001) ou un diététicien (OB > SP, p < 0,001) (femmes > hommes: p < 0,05). Soixante-trois pour cent de l’ensemble de la population (OB > SP, p < 0,001) ont déjà essayé au moins un régime. Parmi les sujets qui ont déjà fait au moins un régime, 57 % ont du mal à suivre les régimes scrupuleusement (OB > SP, p < 0,05): 48 % ont tendance à interrompre le régime de façon anticipée (OB < SP, p < 0,001) et 26 % considèrent que les régimes ne marchent pas pour eux. Trente-sept pour cent de l’ensemble de la population connaissent l’existence de médicaments destinés à perdre du poids, mais seulement 12 % envisageraient d’avoir recours à ces médicaments. La plupart des sujets OB et en SP ont essayé de perdre du poids. Beaucoup entament des régimes et rencontrent fréquemment des difficultés. Peu envisagent le recours à des médicaments pour perdre plus facilement du poids. Les moyens disponibles paraissent décevants, alors même que les personnes concernées ressentent très souvent le besoin de perdre du poids.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».