More than just body mass index: Using the Edmonton obesity staging system for pediatrics to define obesity severity in a multi‐ethnic Australian pediatric clinical cohort
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite advancements in the use of body mass index (BMI) to categorize obesity severity in pediatrics, its utility in guiding individual clinical decision making remains limited. The Edmonton Obesity Staging System for Pediatrics (EOSS-P) provides a way to categorize the medical and functional impacts of obesity according to the severity of impairment. The aim of this study was to describe the severity of obesity among a sample of multicultural Australian children using both BMI and EOSS-P tools. Methods: This cross-sectional study included children aged 2-17 years receiving obesity treatment through the Growing Health Kids (GHK) multi-disciplinary weight management service in Australia between January to December 2021. BMI severity was determined using the 95th percentile for BMI on age and gender standardized Centre for Disease Control and Prevention (CDC) growth charts. The EOSS-P staging system was applied across the four health domains (metabolic, mechanical, mental health and social milieu) using clinical information. Results: Complete data was obtained for 338 children (age 10.0 ± 3.66 years), of whom 69.5% were affected by severe obesity. An EOSS-P stage 3 (most severe) was assigned to 49.7% of children, the remaining 48.5% were assigned stage 2 and 1.5% were assigned stage 1 (least severe). BMI predicted health risk as defined by EOSS-P overall score. BMI class did not predict poor mental health. Conclusion: Used in combination, BMI and EOSS-P provide improved risk stratification of pediatric obesity. This additional tool can help focus resources and develop comprehensive multidisciplinary treatment plans.
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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 | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle