To What Extent Do Clinical Practice Guidelines for Chronic Diseases Embrace Current Obesity Management Guidance? A Qualitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obesity is a chronic, progressive, and recurring disease that contributes significantly to multi-morbidity across Europe. Despite the publication of numerous clinical practice guidelines (CPGs) for obesity, many chronic disease guidelines for obesity-related diseases such as diabetes, MASLD, heart disease, and obstructive sleep apnoea do not integrate contemporary understandings of obesity as an adiposity-based disease requiring direct management in its own right. The objective of this qualitative content analysis was to evaluate the extent to which recent chronic disease CPGs align with current evidence-based obesity guidance. METHODS: A working group convened by the European Association for the Study of Obesity reviewed 13 chronic disease CPGs published since 2019. Guidelines were assessed using nine predefined criteria based on leading obesity CPGs. Data were extracted, and content analysis was used to identify gaps and opportunities across the chronic disease CPGs. RESULTS: Three key themes were identified: (1) inconsistent scientific/medical conceptualization of obesity, (2) limited integration of evidence-based obesity management guidance, and (3) minimal inclusion of person-centred care principles. Most guidelines treated obesity as a risk factor, not a disease, and lacked reference to contemporary obesity frameworks or person-first language. CONCLUSION: Greater alignment across CPGs is essential to improve obesity care within multi-morbidity management. Collaborative, cross-speciality approaches are recommended to harmonize clinical guidance and promote integrated, stigma-free 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 | 0,126 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».