MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306668609 · doi:10.1177/20543581221129465

Recognition of Obesity and Perceptions of Weight Loss Management in Patients With Chronic Kidney Disease: A Retrospective Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4306668609 sur OpenAlexaffabout
Michael Chiu, Louise Moist, Ahmed A. Al‐Jaishi, Arsh K. Jain

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensOttawa HospitalLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeObesityKidney diseaseBody mass indexRetrospective cohort studyWeight lossReferralCross-sectional studyInternal medicinePhysical therapyFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity is, directly and indirectly, linked to the progression of chronic kidney disease (CKD). However, nephrologists' recognition of obesity and willingness to address and manage obesity are unknown. Objectives: The aim of this article is to investigate if obesity is recognized and documented in the clinical encounter and to examine nephrologists' perceptions of obesity and comfort with weight loss management. Design: We conducted a 2-part study. Part I used a retrospective chart review and part II used an anonymous online survey of practicing nephrologists (n = 14) in our center. Setting: The study took place in the Multi-care Kidney Clinic (MCKC) at London Health Sciences Centre in London, Ontario, Canada. Patients: ) from each of the nephrologists between January and December 2019. Methods: In part I, charts were assessed for documentation of obesity and/or a treatment plan (lifestyle counseling, pharmacologic intervention, and specialist referral). In part II, a survey completed by the nephrologists explored their current experience and perceptions of obesity and comfort with weight loss management. Responses were ranked on a 5-point Likert scale. Results: . Obesity with a BMI was documented in 36 (26%) charts, and only 2 (1%) documented a weight loss plan, which only included non-pharmacologic strategies. There were 13 survey responses (93% response rate). All nephrologists agreed that obesity negatively affects the health of patients with CKD. Twelve (92%) reported discussing obesity with patients, but none felt that they had time to treat it. All reported discussions of obesity would evoke a negative patient response, while 5 (38%) thought patients actually want to discuss obesity. Regarding treatment, 8 (62%) nephrologists felt comfortable with non-pharmacologic treatment, but only 1 respondent was comfortable with pharmacologic treatments. Twelve (92%) nephrologists thought patients should be referred to a specialist. Limitations: There was limited generalizability as this was a single center study. The BMI may reflect hypervolemia rather than body mass. Conclusion: In our study, nephrologists rarely document and manage obesity in patients with advanced CKD, despite their perception of treatment benefits. Improved outcomes of obesity management for patients with CKD will require increased knowledge and clinical tools to efficiently address obesity with patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetChronic Kidney Disease and DiabetesTravaux en français237 207