Using the Edmonton Obesity Staging System in the real world: a feasibility study based on cross-sectional data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Edmonton Obesity Staging System (EOSS) combined with body mass index (BMI) enables improved functional and prognostic assessment for patients. To facilitate application of the EOSS in practice, we aimed to create tools for capturing comorbidity assessments in electronic medical records and for automating the calculation of a patient's EOSS stage. METHODS: In this feasibility study, we used cross-sectional data to create a clinical dashboard to calculate and display the relation between BMI and EOSS and the prevalence of related comorbidities. We obtained data from the Northern Alberta Primary Care Research Network and the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN). We included patients at least 18 years of age with BMI between 30 and 60 who visited a network clinic between July 2016 and July 2019. We calculated descriptive statistics and used stepwise ordinary least squares regression to assess the contributions of age, sex and BMI to EOSS variation. RESULTS: We created a clinical dashboard using the CPCSSN data presentation tool. Of the total 31 496 patients included in the study, 23 460 had a BMI of at least 30; BMI was unavailable for 8036 patients. Within each EOSS disease severity stage, there were similar proportions of patients from each BMI class (e.g., patients with EOSS stage 2 included 51.8% of those with BMI class I, 55.3% of those with BMI class II and 58.8% of those with BMI class III). INTERPRETATION: Using data from primary care electronic medical records, it was feasible to create a clinical dashboard for obesity that highlighted the severity and stage of obesity. Making this information easily accessible for individual clinical care and practice-level quality improvement may advance obesity care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».