Obesity, laypeople’s beliefs and implications for clinicians and leaders of healthcare organisations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Overweight and obesity (OAO) is a major and growing public health crisis in the world. There is convincing medical evidence that caloric overconsumption, rather than lack of exercise, is the primary driver of OAO. METHODS: In this translation piece, we summarise our programme of research on laypeople's beliefs about the primary cause of OAO, the origins of these beliefs and implications for clinicians and leadership in healthcare organisations. RESULTS: In contrast to the medical consensus, our research conducted in several countries has found that approximately half of the population mistakenly believes that lack of exercise is the primary cause of obesity. These misbeliefs have consequences: people who mistakenly believe that exercise is the most important factor are more likely to be overweight or obese than people who correctly believe that diet is the primary cause of obesity. We argue that these misbeliefs are caused in part by systematic and multipronged communications efforts by the food and beverage industry-a phenomenon we term 'leanwashing'. CONCLUSIONS: Not only does leanwashing require public policy intervention by the government, healthcare professionals also need to respond appropriately. In this article, we focus on the implications of leanwashing for leaders of public health organisations, health delivery organisations and clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».