Current guidelines and future directions in comprehensive obesity assessment
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a chronic systemic disease with multifactorial causes that poses a substantial health and economic burden worldwide. In Korea, obesity is a significant public health concern owing to the increasing prevalence of obesity-related comorbidities and mortality. Obesity is defined as excess adiposity that poses health risks. Adiposity can be assessed using direct and indirect methods, among which body mass index (BMI) is the most widely used anthropometric measurement in epidemiological studies and clinical practice. However, limitations of BMI-centric obesity assessments have been noted in previous studies. Simple adiposity measures cannot capture obesity-related medical conditions, daily functional status, or mental health. Therefore, medical associations worldwide have increasingly emphasized the need for comprehensive obesity assessments, including the 2020 Canadian Adult Obesity Clinical Practice Guidelines, American Association of Clinical Endocrinologists/American College of Endocrinology 2023 Guidelines, 2024 European Association for the Study of Obesity diagnostic framework, and 2025 Lancet Commission's Clinical Obesity Diagnostic Criteria. Recent perspectives have emphasized multidimensional approaches to obesity assessment to capture individuals' overall health status. This review aims to evaluate the limitations of BMI-centric obesity diagnosis, summarize emerging recommendations from recent international guidelines, and highlight potential alternative approaches for improving the assessment of obesity and related health outcomes.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».