EDMONTON OBESITY STAGING SYSTEM IMPLEMENTATION AND EFFECTIVENESS IN AN AUSTRALIAN MULTIDISCIPLINARY WEIGHT MANAGEMENT CLINIC OVER A TWO-YEAR PERIOD
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTIONMultidisciplinary weight management clinics (MWMC) are being established globally to manage the ever-growing obesity epidemic. However, among Australian MWMC, there is a relative paucity of published clinical outcomes, particularly on assessing holistic patient outcomes. The Edmonton Obesity Staging System (EOSS) provides a framework based on metabolic, anthropometric and psychological factors for holistic obesity management, based on a 5-class scale [0-4 (highest-risk class)]. The EOSS has greater health and mortality predictability than traditional BMI or metabolic syndrome measures. To evaluate the implementation and changes in patient outcomes based on an EOSS model in an Australian university hospital-based MWMC. METHODLOGY A retrospective review of a cohort of patients (n=76) from the Healthy Weight Clinic, Sydney, over at least 2-year period of regular (<6 monthly) consults. All patients received intervention from at least an endocrinologist, dietitian and exercise physiologist. RESULTS Mean baseline EOSS class was 1.56 (SD 0.84) and after 24 months mean EOSS class statistically improved to 1.05 (SD 0.88) (P<0.05). Baseline mean BMI was 38.0 kg/m² (SD 7.1) and mean BMI at last follow-up was 33.4 kg/m² (SD 6.4), also statistically significant (P<0.05). All features of the EOSS scale, namely, anthropometric data, deranged liver function tests, dyslipidaemia and prediabetes state showed clinically significant reductions towards normal levels. Almost three quarters of our patients (72%) dropped reduced at least one EOSS class. CONCLUSIONCare from MWMC can produce significant reductions in EOSS classes, leading to improved patient outcomes across multiple comorbidities over 2 years. Future studies should compare this framework across Australian MWMC, to establish a standardised approach to biopsychosocial obesity management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».