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Enregistrement W2892344137 · doi:10.1111/obr.12746

Obesity in the global haemophilia population: prevalence, implications and expert opinions for weight management

2018· review· en· W2892344137 sur OpenAlexaff
John Wilding, N. Zourikian, Matteo Nicola Dario Di Minno, Kate Khair, N. Marquardt, Gary Benson, Margareth C. Ozelo, Cédric Hermans

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineHaemophiliaOverweightObesityPopulationUnderweightPhysical therapyHaemophilia AContext (archaeology)EpidemiologyPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overweight and obesity may carry a significant disease burden for patients with haemophilia (PWH), who experience reduced mobility due to joint inflammation, muscle dysfunction and haemophilic arthropathy. This review aimed to define the prevalence and clinical impact of overweight/obesity in the global population of PWH. A detailed literature search pertaining to overweight/obesity in haemophilia in the last 15 years (2003-2018) was conducted, followed by a meta-analysis of epidemiological data. The estimated pooled prevalence of overweight/obesity in European and North American PWH was 31%. Excess weight in PWH is associated with a decreased range in motion of joints, accelerated loss of joint mobility and increase in chronic pain. Additionally, the cumulative disease burden of obesity and haemophilia may impact the requirement for joint surgery, occurrence of perioperative complications and the prevalence of anxiety and depression that associates with chronic illness. Best practice guidelines for obesity prevention and weight management, based on multidisciplinary expert perspectives, are considered for adult and paediatric PWH. Recommendations in the haemophilia context emphasize the importance of patient education and tailoring engagement in physical activity to avoid the risk of traumatic bleeding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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