Application of the Edmonton Obesity Staging System in a Lifestyle Medicine Clinic: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide prevalence of obesity has steadily been on the rise for the past several decades, and this necessitates strategies that go beyond the traditional body mass index (BMI)-based methods. The Edmonton Obesity Staging System (EOSS) offers a more calibrated and clinically useful approach to assessing the multitude of risks attributable to obesity. In this study, we use the EOSS in a primary care-based lifestyle medicine clinic to assess the profile of our patient population and discern which of our patients might be more at risk for obesity-related outcomes. This cross-sectional study was conducted on 960 patients who visited the lifestyle medicine clinic at Prince Sultan Military Medical City in 2023. Data were obtained from electronic medical records. The patient characteristics were summarized using descriptive and analytical statistics. The cohort primarily consisted of females (70.6%) with a mean age of 39.17 years. The most common comorbid conditions were prediabetes (70.6%) and dyslipidemia (61.8%). EOSS stage classification found 23.6% to be stage 0, 58.8% stage 1, and 17.6% stage 2; no subjects were stage 3–4. Male gender and age of 40 years and above were significantly had higher EOSS stages, p < 0.001 for each. Moreover, anthropometric measurements, blood pressure, and HbA1c were significantly higher in patients with high EOSS stage. These results can assist in promoting the incorporation of EOSS into routine care to improve obesity care and patient outcomes in primary care.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».