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Enregistrement W4391755402 · doi:10.1016/j.joca.2024.02.003

Obesity and body mass index: Past and future considerations in osteoarthritis research

2024· article· en· W4391755402 sur OpenAlexafffund
Kristine Godziuk, Gillian Hawker

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesObesity CanadaAlberta Innovates
Mots-clésObesityBody mass indexWeight stigmaOsteoarthritisMedicineGerontologyOverweightPhysical therapyAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is an important topic for the osteoarthritis (OA) scientific community. However, the predominant use of body mass index (BMI) to define obesity in OA research is associated with uncertainties and limitations. These include an inability to discern fat and muscle mass, account for sex-differences in fat distribution, or identify adiposity-related health impairments. A focus on BMI in OA research may influence weight bias in clinical practice and impact disparities in access to effective OA treatments. To ensure that our understanding and approaches to improve health outcomes for individuals with or at risk for OA continues to advance in the next decade, future research will need to consider alternative measures beyond BMI for obesity identification and align with evolving obesity science. OA researchers must be aware of issues associated with weight stigma and work to minimize negative generalizations based on BMI.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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