MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410405997 · doi:10.1111/eci.70059

Bridging the gap in obesity research: A consensus statement from the European Society for Clinical Investigation

2025· review· en· W4410405997 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Investigation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaHORIZON EUROPE Framework ProgrammeMinistero dell'Università e della RicercaInstituto de Salud Carlos IIICentro de Investigación Biomédica en Red-Fisiopatología de la Obesidad y NutriciónNarodowym Centrum NaukiNarodowe Centrum NaukiNovo NordiskIpsenAmryt PharmaPfizerMinistero della SaluteEli Lilly and CompanyAstraZenecaCSL BehringAlexion PharmaceuticalsGilead SciencesEisaiSanofiEuropean Commission
Mots-clésBridging (networking)Statement (logic)Consensus conferenceObesityMedicinePolitical scienceComputer scienceInternal medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most forms of obesity are associated with chronic diseases that remain a global public health challenge. AIMS: Despite significant advancements in understanding its pathophysiology, effective management of obesity is hindered by the persistence of knowledge gaps in epidemiology, phenotypic heterogeneity and policy implementation. MATERIALS AND METHODS: This consensus statement by the European Society for Clinical Investigation identifies eight critical areas requiring urgent attention. Key gaps include insufficient long-term data on obesity trends, the inadequacy of body mass index (BMI) as a sole diagnostic measure, and insufficient recognition of phenotypic diversity in obesity-related cardiometabolic risks. Moreover, the socio-economic drivers of obesity and its transition across phenotypes remain poorly understood. RESULTS: The syndemic nature of obesity, exacerbated by globalization and environmental changes, necessitates a holistic approach integrating global frameworks and community-level interventions. This statement advocates for leveraging emerging technologies, such as artificial intelligence, to refine predictive models and address phenotypic variability. It underscores the importance of collaborative efforts among scientists, policymakers, and stakeholders to create tailored interventions and enduring policies. DISCUSSION: The consensus highlights the need for harmonizing anthropometric and biochemical markers, fostering inclusive public health narratives and combating stigma associated with obesity. By addressing these gaps, this initiative aims to advance research, improve prevention strategies and optimize care delivery for people living with obesity. CONCLUSION: This collaborative effort marks a decisive step towards mitigating the obesity epidemic and its profound impact on global health systems. Ultimately, obesity should be considered as being largely the consequence of a socio-economic model not compatible with optimal human health.

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.

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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,517
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,011 · 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