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Enregistrement W4394525431 · doi:10.6084/m9.figshare.21387261

Supplementary Material for: Obesity in Adults: A 2022 Adapted Clinical Practice Guideline for Ireland

2022· dataset· en· W4394525431 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Breen, Jean O’Connell, Justin Geoghegan, Diarmuid O’Shea, Susie Birney, Louise Tully, Kathy Gaynor, Mark O’Kelly, Grace O’Malley, Cian O’Donovan, O.C. Lyons, Mary Flynn, Sasha Allen, Niamh Arthurs, Sarah Browne, Molly Byrne, Shauna Callaghan, Conor D. Collins, A. Courtney, Maria Crotty, Catherine Donohue, C.M. Donovan, Colin Dunlevy, David Duggan, Naomi Fearon, Francis Finucane, Ita Fitzgerald, F. L. S., John Garvey, Irene Gibson, Liam Glynn, Edward W. Gregg, A. Griffin, Harrington J.M., Caroline Heary, Helen Heneghan, Andrew E. Hogan, Michelle Hynes, Christopher A. Kearney, Dervla Kelly, Karl Neff, L. W., Susan Manning, Fionnuala M. McAuliffe, Susan Moore, Niamh Moran, Marie K. Murphy, Celine Murrin, O’Brien S.M., C. O’Donnell, Sarah O’Dwyer, Cara O’Gráda, Eoin O’Malley, Orlaith O’Reilly, Séamus O’Reilly, Olivia Porter, Roche H.M., Amanda Rhynehart, Leticia Manning Ryan, Samuel Seery, Catalina Soare, Ferrah Shaamile, Aisling Walsh, Conor Woods, R. Yoder

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineClinical PracticeObesityMedicineFamily medicineGerontologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This Clinical Practice Guideline (CPG) for the management of obesity in adults in Ireland, adapted from the Canadian CPG, defines obesity as a complex chronic disease characterised by excess or dysfunctional adiposity that impairs health. The guideline reflects substantial advances in the understanding of the determinants, pathophysiology, assessment, and treatment of obesity. Summary: It shifts the focus of obesity management toward improving patient-centred health outcomes, functional outcomes, and social and economic participation, rather than weight loss alone. It gives recommendations for care that are underpinned by evidence-based principles of chronic disease management; validate patients’ lived experiences; move beyond simplistic approaches of “eat less, move more” and address the root drivers of obesity. Key Messages: People living with obesity face substantial bias and stigma, which contribute to increased morbidity and mortality independent of body weight. Education is needed for all healthcare professionals in Ireland to address the gap in skills, increase knowledge of evidence-based practice, and eliminate bias and stigma in healthcare settings. We call for people living with obesity in Ireland to have access to evidence-informed care, including medical, medical nutrition therapy, physical activity and physical rehabilitation interventions, psychological interventions, pharmacotherapy, and bariatric surgery. This can be best achieved by resourcing and fully implementing the Model of Care for the Management of Adult Overweight and Obesity. To address health inequalities, we also call for the inclusion of obesity in the Structured Chronic Disease Management Programme and for pharmacotherapy reimbursement, to ensure equal access to treatment based on health-need rather than ability to pay.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1950,078

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,372 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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