Patient perceptions about obesity management in the context of concomitant care for other chronic diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 15% of Canadian adults live with two or more chronic diseases, many of which are obesity related. The degree to which Canadian obesity treatment guidelines are integrated into chronic disease management is unknown. Methods: ; 2) medical diagnosis of obesity; 3) undergone medically supervised treatment for obesity; or 4) a belief that excess/abnormal adipose tissue impairs their health. Participants must have been diagnosed with at least one of 12 prevalent obesity-related chronic diseases. Data analysis consisted of descriptive statistics. Results: One in four (26.4%) reported a diagnosis of obesity, but only 9.2% said they had received medically supervised obesity treatment. The majority (55%) agreed obesity makes managing their other chronic diseases challenging; 39% agreed their chronic disease(s) have progressed or gotten worse because of their obesity. While over half (54%) reported being aware that obesity is classified as a chronic disease, 78% responded obesity was their responsibility to manage on their own. Only 33% of respondents responded they have had success with obesity treatment. Interpretation: While awareness of obesity as a chronic disease is increasing, obesity care within the context of a wider chronic disease management model is suboptimal. More work remains to be done to make Canadian obesity guidelines standard for 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».