Metabolically Healthy Overweight and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Letters1 April 2014Metabolically Healthy Overweight and ObesityCaroline K. Kramer, MD, PhD, Bernard Zinman, CM, MD, and Ravi Retnakaran, MDCaroline K. Kramer, MD, PhDFrom Mount Sinai Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.Search for more papers by this author, Bernard Zinman, CM, MDFrom Mount Sinai Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.Search for more papers by this author, and Ravi Retnakaran, MDFrom Mount Sinai Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/L14-5007-7 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail IN RESPONSEOne reason to do a meta-analysis is to confirm the findings observed in smaller individual studies and document the magnitude of effect in a larger study population to enable a more accurate estimate of effect. This approach is particularly important when evaluating a low- or moderate-risk population (such as metabolically healthy obese persons) because it enhances statistical power to detect differences in outcomes that individual studies could not identify. However, we recognize that the pooling of several studies requires that their data be relatively homogeneous, which partly limits the questions that a single meta-analysis can answer.Drs. Chaput ...References1. Kuk JL, Ardern CI, Church TS, Sharma AM, Padwal R, Sui X, et al. Edmonton Obesity Staging System: association with weight history and mortality risk. Appl Physiol Nutr Metab. 2011;36:570-6. [PMID: 21838602] CrossrefMedlineGoogle Scholar2. Hardy RJ, Thompson SG. A likelihood approach to meta-analysis with random effects. Stat Med. 1996;15:619-29. [PMID: 8731004] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAuthors: Caroline K. Kramer, MD, PhD; Bernard Zinman, CM, MD; Ravi Retnakaran, MDAffiliations: From Mount Sinai Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.Disclosures: None disclosed. Forms can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=M13-1059. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoAre Metabolically Healthy Overweight and Obesity Benign Conditions? Caroline K. Kramer , Bernard Zinman , and Ravi Retnakaran Metabolically Healthy Overweight and Obesity Jean-Philippe Chaput and Arya M. Sharma Metabolically Healthy Overweight and Obesity Dorit Samocha-Bonet , Antony D. Karelis , and Rémi Rabasa-Lhoret Metabolically Healthy Overweight and Obesity Nathalie Esser , André J. Scheen , and Nicolas Paquot Metabolically Healthy Overweight and Obesity Gerson T. Lesser Metabolically Healthy Overweight and Obesity Juhee Cho , Yoosoo Chang , and Seungho Ryu Metabolically Healthy Overweight and Obesity Katherine M. Flegal Metrics Cited byObesity treatment: Weight loss versus increasing fitness and physical activity for reducing health risksMetabolic health and weight: Understanding metabolically unhealthy normal weight or metabolically healthy obese patients 1 April 2014Volume 160, Issue 7Page: 516KeywordsFactor analysisHealth statisticsHigh density lipoprotein cholesterolInflammationMortalityObesityOverweightPhenotypesStatistical methodsSystematic reviews ePublished: 1 April 2014 Issue Published: 1 April 2014 Copyright & PermissionsCopyright © 2014 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,007 |
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 ».