Bibliographic record
Abstract
Liebe Leser*innen der Adipositas, mit der vorliegenden Ausgabe der Zeitschrift Adipositas sind wir einen neuen Weg gegangen. Wir haben den Preisträger*innen 2024 der Deutschen Adipositas-Gesellschaft die Möglichkeit gegeben, darin zu Wort zu kommen und aus ihrer Perspektive auf die Adipositasforschung zu blicken. Allen Preisträger*innen herzlichen Glückwunsch und vielen Dank für die Beiträge! Die Posterpreisträgerin Marika Haderer stellt zusammen mit ihren Koautor*innen die qualitativen Ergebnisse bezüglich des hausarztzentrierten Adipositaspräventionsprogramms Exercise & Nutrition (HAPpEN) dar. Die leitfadengestützten Interviews mit Hausärzt*innen und Physiotherapeut*innen zeigen sowohl das Potenzial als auch die Hürden einer alltagsnahen, digital gestützten Intervention im ländlichen Raum auf. Der Beitrag von Lisa Steinacker und Kollegen greift Adipositasanzüge („Fat Suits“) als Möglichkeit für Selbsterfahrungsübungen in der Lehre auf. Dadurch sollen stigmatisierende Einstellungen gegenüber Menschen mit Adipositas abgebaut werden. Anhand aktueller Literatur werden Potenziale und Grenzen des Einsatzes von Adipositasanzügen in der medizinischen Ausbildung analysiert. Zudem werden Bedingungen für eine ethisch reflektierte und didaktisch sinnvolle Implementierung benannt. Annalena Philipp (Posterpreisträgerin) wirft zusammen mit Christine Joisten einen Blick auf das Edmonton Obesity Staging System (EOSS) als Diagnostiktool für Adipositas, welches über den Body-Mass-Index hinausgeht. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche schlussfolgern die beiden Autorinnen, das EOSS einen vielversprechenden Ansatz für eine differenzierte Risikoeinschätzung bei Adipositas darstellt, bislang aber kaum operationalisiert wird. Die Literaturarbeit stellt eine strukturierte Grundlage für die Entwicklung und Validierung praxisnaher Screening-Instrumente dar, so die Autor*innen. In zwei weiteren Artikeln wird das Augenmerk auf das Methodenspektrum in der Adipositasforschung gelegt. Tim Hollstein (Forschungspreisträger der Deutschen Adipositas-Gesellschaft) und Paolo Piaggi beschreiben in ihrem Artikel die Vor- und Nachteile verschiedener Methoden der Energieverbrauchsmessung. Auch wenn der Ruheenergieverbrauch durch Formeln oder Wearables geschätzt werden kann, so ist die präzise Messung allen anderen Ansätzen gegenüber nach wie vor fundamental überlegen. Im Artikel von Dr. Maria Keller (Forschungspreisträgerin der Deutschen Adipositas-Gesellschaft) geht es um die Herausforderungen, Innovationen und das translationale Potenzial bezüglich des Biosampling in der Adipositasforschung. Obwohl die Fortschritte im Biosampling neue Perspektiven für eine individualisierte Adipositasforschung eröffnen, sind ethische Aspekte sowie die standardisierten, patient*innenzentrierten Forschungsinfrastrukturen als zentrale Herausforderungen anzusehen. Die unterschiedlichen methodischen Ansatzpunkte in Forschung und Lehre verdeutlichen erneut die Komplexität des Krankheitsbildes Adipositas sowie die Schwierigkeiten in der Diagnose, Daten- und Probenerhebung trotz fortgeschrittener Technologie. Wir hoffen, dass Ihnen das Potpourri gefällt und diese Lektüre Ihre Arbeit bereichert. Prof. Dr. med. Stefan Engeli, Greifswald Prof. Dr. rer. nat. Christina Holzapfel, Fulda Publication History Article published online: 02 December 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.089 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".