The battle against the obesity epidemic: is bariatric surgery the perfect weapon?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Obesity has become a major public health problem worldwide. In developed countries, 10-20% of the adult population are obese with health care costs totalling almost 117 billion dollars each year. Respectively, co-morbidities associated with excess body fat escalate this cost and contribute to social isolation, morbidity and excess mortality. Hence, organizations such as the National Institutes of Health and the Surgeon General of the U.S. are urging development of new strategies to curb this epidemic. SOURCES: A review of the up-to-date published literature reviewing obesity epidemiology, management options and outcomes was performed by two independent reviewers using a combination of hand searching, EMBASE searching and Medline searching using the Pub-Med search engine. PRINCIPAL FINDINGS: The results from conservative therapeutic tools such as dietary intervention, exercise regimens, behavioural modification and even pharmacological adjuncts remain disappointing, with most patients either failing to lose weight or, for those able to lose weight, experiencing total weight regain within a few years. Furthermore, such conservative measures do not sustain improvement in obesity-related co-morbidities. In contrast, bariatric surgery for the severely obese has resulted in an overall 61% weight reduction across all procedures and has been shown to eliminate or significantly ameliorate many of the obesity-related co-morbidities. CONCLUSION: Bariatric surgery appears to be an effective weapon in the battle against the current pandemic of obesity and its devastating complications.
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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 | 0,012 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».