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Enregistrement W2041316129 · doi:10.1155/2011/942516

Poor Perception of Body Weight Category amongst the Overweight and Obese with Chronic Hepatitis C: A Target for Intervention

2011· article· en· W2041316129 sur OpenAlexafffund
Venessa Pattullo, Nour Alkazaz, Sanjeev Sockalingam, E. Jenny Heathcote

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilBristol-Myers Squibb CanadaBoehringer IngelheimGilead SciencesUniversity Health NetworkGlaxoSmithKlineMedical Research CouncilHuman Genome Sciences
Mots-clésOverweightMedicineUnderweightBody mass indexObesityPsychological interventionInternal medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity in chronic hepatitis C (CHC) is associated with adverse hepatic and metabolic outcomes. This prospective study evaluates the agreement between self-perceived body weight (BW) status and measured body mass index (BMI) category and factors associated with its underestimation in CHC. Body size perception was measured with the Contour Drawing Rating Scale. Two hundred and seventy-three patients with CHC (overweight 45%, obese 18%) participated in this study. Although both overweight and obese demonstrated good body size perception, agreement between perceived BW and measured BMI categories was poor (κ = 0.315, 95% CI 0.231-0.399); 33% of overweight/obese respondents considered themselves normal or underweight. Male gender (OR 2.84) and overweight (OR 2.42) or obese BMI (OR 14.19) were associated with underestimation of BW category. Targeted interventions are needed to improve body weight perception, thereby enhancing the uptake of health advice on management of excess body weight in CHC.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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