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Enregistrement W4310526916 · doi:10.1111/obr.13520

Obesity in South and Southeast Asia—A new consensus on care and management

2022· review· en· W4310526916 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensNorth Toronto Eye CareInnovative Medicines Canada
Organismes subventionnairesServierMonash UniversityNovo NordiskSanofiAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésObesityMedicineSoutheast asiaHealth careStigma (botany)Environmental healthMEDLINEWeight managementFamily medicineGerontologyWeight lossEconomic growthPolitical sciencePathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a chronic disease in which the abnormal or excessive accumulation of body fat leads to impaired health and increased risk of mortality and chronic health complications. Prevalence of obesity is rising rapidly in South and Southeast Asia, with potentially serious consequences for local economies, healthcare systems, and quality of life. Our group of obesity specialists from Bangladesh, Brunei Darussalam, India, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Sri Lanka, Thailand, and Viet Nam undertook to develop consensus recommendations for management and care of adults and children with obesity in South and Southeast Asia. To this end, we identified and researched 12 clinical questions related to obesity. These questions address the optimal approaches for identifying and staging obesity, treatment (lifestyle, behavioral, pharmacologic, and surgical options) and maintenance of reduced weight, as well as issues related to weight stigma and patient engagement in the clinical setting. We achieved consensus on 42 clinical recommendations that address these questions. An algorithm describing obesity care is presented, keyed to the various consensus recommendations.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,258 · 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