Quick fixes, lasting problems: Rethinking obesity management through a public health lens beyond pharmacological solutions
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This viewpoint aims to critically examine the growing reliance on pharmacological treatments for obesity and highlight the limitations of such an approach. DATA SYNTHESIS: Literature from reputable databases and public health registries were sought and used to formulate an evidence-based viewpoint, critically synthesizing current research on obesity pharmacotherapy and its implications within a broader socio-environmental context. CONCLUSIONS: In response to the obesity epidemic, pharmacological treatments have gained significant attention for their ability to produce substantial weight loss in the short-term. However, the increasing reliance on these medication risks narrowing the understanding, prevention and management of obesity to a purely clinical issue, overlooking its deeper individual-level and societal causes. While pharmacological interventions may offer short-term benefits, they do not address the root causes of obesity, such as the socio-environmental drivers influencing food choices with over-reliance on high-calorie and processed foods, sedentary lifestyles, and socio-economic disparities. Additionally, the high cost of these treatments exacerbates health inequities, limiting access for vulnerable populations. Obesity must be approached as a complex, multifaceted condition, requiring multisectoral approaches as well as integrated care models that combine pharmacological treatments with behavioural interventions, lifestyle modifications, and systemic policy changes. Population-wide strategies are crucial for long-term prevention. This viewpoint argues for comprehensive, multisectoral approaches to obesity prevention and management that moves beyond pharmacological solutions to address the broader socio-environmental factors contributing to the obesity epidemic. Only through systemic changes can we expect to improve public health outcomes and reduce the global burden of obesity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».