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Enregistrement W3123596282 · doi:10.46747/cfp.6701e31

Patients eligible and referred for bariatric surgery in southeastern Ontario

2021· article· en· W3123596282 sur OpenAlexaffvenueabout
David Barber, Rachael Morkem, Nancy Dalgarno, Robyn L. Houlden, Karen Smith, Mehran Anvari, Boris Zevin

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralBody mass indexLogistic regressionRetrospective cohort studyObesityOdds ratioCohortPsychological interventionMedical recordPediatricsEmergency medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To evaluate the proportion of eligible individuals, within one health region in Ontario, who were referred for publicly funded medical and surgical weight-loss interventions (MSWLI). Design A retrospective cohort study that used primary care data from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) and referral data from the Ontario Bariatric Network (OBN). Setting Primary care practices within southeastern Ontario that contribute data to CPCSSN. Participants Patients with class II (body mass index [BMI] 35.0 to 39.9 kg/m2) or III (BMI ≥ 40 kg/m2) obesity who were eligible for referral to the OBN for MSWLI. Main outcome measures Primary care data about patients within the CPCSSN database were linked to referral records within the OBN database using 3 indirect identifiers to determine the proportion of patients with class II and III obesity who were referred to the OBN for MSWLI. An adjusted multivariate logistic regression model was used to determine the most significant predictors of referral. Results Of the 87 276 patients within one health region in Ontario, 15 526 (17.8%) patients had class II or III obesity and were eligible for referral for MSWLI. Only 966 out of those 15 526 (6.2%) patients were actually referred for MSWLI. In the multivariate regression analysis, BMI had the strongest association with referral in terms of adjusted odds ratio (AOR), varying from 2.50 (95% CI 2.04 to 3.06) for a BMI of 40.0 to 44.9 kg/m2, to 5.15 (95% CI 4.21 to 6.30) for a BMI of 50.0 kg/m2 or greater. Referral was more likely for female than male patients (AOR = 2.18; 95% CI 1.86 to 2.57), those living rurally than for urban dwellers (AOR = 1.39; 95% CI 1.20 to 1.60), and those aged 30 to 39 (AOR = 1.61; 95% CI 1.24 to 2.09) and 40 to 49 (AOR = 1.53; 95% CI 1.18 to 1.98) compared with other age groups. Conclusion Within one health region in Ontario, the referral rate of patients with class II and III obesity for MSWLI was low. Our findings highlight the need for further research to understand and address the barriers to referral of patients with class II and III obesity for MSWLI.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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