Core Set of Patient-Reported Outcome Measures for Measuring Quality of Life in Clinical Obesity Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The focus of measuring success in obesity treatment is shifting from weight loss to patients' health and quality of life. The objective of this study was to select a core set of patient-reported outcomes and patient-reported outcome measures to be used in clinical obesity care. MATERIALS AND METHODS: The Standardizing Quality of Life in Obesity Treatment III, face-to-face hybrid consensus meeting, including people living with obesity as well as healthcare providers, was held in Maastricht, the Netherlands, in 2022. It was preceded by two prior multinational consensus meetings and a systematic review. RESULTS: The meeting was attended by 27 participants, representing twelve countries from five continents. The participants included healthcare providers, such as surgeons, endocrinologists, dietitians, psychologists, researchers, and people living with obesity, most of whom were involved in patient representative networks. Three patient-reported outcome measures (patient-reported outcomes) were selected: the Impact of Weight on Quality of Life-Lite (self-esteem) measure, the BODY-Q (physical function, physical symptoms, psychological function, social function, eating behavior, and body image), and the Quality of Life for Obesity Surgery questionnaire (excess skin). No patient-reported outcome measure was selected for stigma. CONCLUSION: A core set of patient-reported outcomes and patient-reported outcome measures for measuring quality of life in clinical obesity care is established incorporating patients' and experts' opinions. This set should be used as a minimum for measuring quality of life in routine clinical practice. It is essential that individual patient-reported outcome measure scores are shared with people living with obesity in order to enhance patient engagement and shared decision-making.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».