Obesity bias: How can this underestimated problem affect medical decisions in healthcare? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Obesity is often labeled as a physical characteristic of a patient rather than a disease and it is subject to obesity bias by health providers, which harms the equality of healthcare in this population. OBJECTIVE: Identifying whether obesity bias interferes in clinical decision-making in the treatment of patients with obesity. METHODS: A systematic review of observational studies published between 1993 and 2023 in MEDLINE, Embase, and Cochrane Library on obesity bias and therapeutic decisions was carried out. The last search was conducted on June 30, 2023. The main outcome was the difference between clinical decisions in the treatment of individuals with and without obesity. The Newcastle-Ottawa scale for observational studies was used to assess for quality. After the selection process, articles were presented in narrative and thematic synthesis categories to better organize the descriptive analysis. RESULTS: Of the 2546 records identified, 13 were included. The findings showed fewer screening exams for cancer in patients with obesity, who were also susceptible to less frequent pharmacological treatment intensification in the management of diabetes. Women with obesity received fewer pelvic exams and evidence of diminished visual contact and physician confidence in treatment adherence was reported. Some studies found no disparities in treatment for abdominal pain and tension headaches between patients presented with and without obesity. CONCLUSION: The presence of obesity bias has negative effects on medical decision-making and on the quality of care provided to patients with obesity. These findings reveal the urgent necessity for reflection and development of strategies to mitigate its adverse impacts. (The protocol was registered with the international prospective register of systematic reviews, PROSPERO, under the number CRD42022307567).
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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 | 0,040 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,029 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».