MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398187949 · doi:10.5114/hpc.2024.139518

STIGMATIZATION AND DISCRIMINATION OF OBESE PATIENTS BY HEALTHCAREWORKERS: A GLOBAL HEALTHCARE ISSUE

2024· article· en· W4398187949 sur OpenAlexaboutno aff
Martyna Szymańska, Mateusz Kapusta, Justyna Nowak

Notice bibliographique

RevueHealth Problems of Civilization · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is a chronic, metabolic disease that stems from an imbalanced calorie intake and can be influenced by genetic, environmental and individual factors. Obesity and its complications are among the major global health issues of the 21st century. Many studies have confirmed that obese individuals evoke negative emotions in others, such as disgust, repulsion or even anger. Search was performed on two databases: PubMed and Google Scholar. The following keywords were used: “obesity”, “obese”, “patient”, “stigma”, “weight bias”, “healthcare”, “healthcare professionals”, “medical professionals”, “discrimination”, “fatphobia”. The majority of the articles come from 2013-2023, and no language restriction was applied. Medical personnel often display negative attitudes toward obese patients, which negatively affects the patient’s health and the quality of received care. Currently available literature suggests the occurrence of obesity and weight stigma in many countries around the globe, such as: Poland, Germany, Brazil, USA, Canada, Mexico, Singapore, Israel, and Australia. Both medical personnel and medical students display examples of stigma behaviors. Despite the prevalence of obesity, people with excessive body weight often face social disapproval and discrimination. This stigmatizing behavior can also occur among medical personnel. There is a need to eliminate these negative attitudes and beliefs within the medical community.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Revue systématiquehigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,392 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Problems of CivilizationMême sujetObesity and Health PracticesTravaux en français237 207