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Enregistrement W4311672278 · doi:10.1159/000528083

European Association for the Study of Obesity Position Statement on Medical Nutrition Therapy for the Management of Overweight and Obesity in Adults Developed in Collaboration with the European Federation of the Associations of Dietitians

2022· review· en· W4311672278 sur OpenAlexafffund
Maria Hassapidou, Antonis Vlassopoulos, Marianna Kalliostra, Elisabeth Govers, Hilda Mulrooney, Louisa Ells, Ximena Ramos Salas, Giovanna Muscogiuri, Teodora Handjieva Darleska, Luca Busetto, Volkan Yumuk, Dror Dicker, Jason C. G. Halford, Euan Woodward, Pauline Douglas, Jennifer Brown, Tamara Brown

Notice bibliographique

RevueObesity Facts · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensOttawa HospitalCanadian Obesity NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineObesityOverweightPsychological interventionMedical nutrition therapyWeight managementMediterranean dietWeight lossGerontologyEnvironmental healthPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Obesity affects nearly 1 in 4 European adults increasing their risk for mortality and physical and psychological morbidity. Obesity is a chronic relapsing disease characterized by abnormal or excessive adiposity with risks to health. Medical nutrition therapy based on the latest scientific evidence should be offered to all Europeans living with obesity as part of obesity treatment interventions. METHODS: A systematic review was conducted to identify the latest evidence published in the November 2018-March 2021 period and to synthesize them in the European guidelines for medical nutrition therapy in adult obesity. RESULTS: Medical nutrition therapy should be administered by trained dietitians as part of a multidisciplinary team and should aim to achieve positive health outcomes, not solely weight changes. A diverse range of nutrition interventions are shown to be effective in the treatment of obesity and its comorbidities, and dietitians should consider all options and deliver personalized interventions. Although caloric restriction-based interventions are effective in promoting weight reduction, long-term adherence to behavioural changes may be better supported via alternative interventions based on eating patterns, food quality, and mindfulness. The Mediterranean diet, vegetarian diets, the Dietary Approaches to Stop Hypertension, portfolio diet, Nordic, and low-carbohydrate diets have all been associated with improvement in metabolic health with or without changes in body weight. In the November 2018-March 2021 period, the latest evidence published focused around intermittent fasting and meal replacements as obesity treatment options. Although the role of meal replacements is further strengthened by the new evidence, for intermittent fasting no evidence of significant advantage over and above continuous energy restriction was found. Pulses, fruit and vegetables, nuts, whole grains, and dairy foods are also important elements in the medical nutrition therapy of adult obesity. DISCUSSION: Any nutrition intervention should be based on a detailed nutritional assessment including an assessment of personal values, preferences, and social determinants of eating habits. Dietitians are expected to design interventions that are flexible and person centred. Approaches that avoid caloric restriction or detailed eating plans (non-dieting approaches) are also recommended for improvement of quality of life and body image perceptions.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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