Das Edmonton Obesity Staging System (EOSS) als Basis für ein Kurzscreening für die hausärztliche Begleitung einer Adipositastherapie
Bibliographic record
Abstract
Einleitung Adipositas ist eine multifaktorielle Erkrankung, definiert über den Body-Mass-Index (BMI ≥30 kg/m 2 ). Mit dem EOSS wurde eine differenziertere Betrachtung inkl. metabolischer, psychosozialer und funktioneller Parameter vorgeschlagen. Bislang gibt es in Deutschland (noch) kein entsprechendes Instrument. Daher wurde auf Basis des EOSS ein Screeningbogen für HausärztInnen entwickelt, da sie in der Versorgung eine Schlüsselrolle einnehmen. Methoden Zunächst wurden Fragebögen extrahiert, die bereits im Kontext EOSS eingesetzt werden und durch weitere passende ergänzt (n=8): EOSS-2- Risk tool, Short Form (SF)-36 Health Survey, Gesundheitsfragebogen PHQ-4, Kessler Psychological Distress Scale (K10), Pittsburgh sleep quality index (PSQI), Index for the Assessment of Health Impairments (IMET), Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), Weight and Lifestyle Inventory (WALI). Die Fragen wurden nach den drei Säulen des EOSS geclustert, mit ExpertInnen aus dem Adipositasbündnis NRW diskutiert und auf zentrale Elemente reduziert und angepasst. Ergebnisse Aus dem Fragenpool (>100 Fragen) wurden 33 Fragen zusammengefasst, die folgende Kategorien adressierten: Anthropometrische Daten (4), Medikamenteneinnahme (1), medizinische Erkrankungen (10), Familienanamnese (1), psychosoziale Belastung (7), funktionelle Einschränkungen (3) und Lebensstildaten (7). Schlussfolgerung Das Screeningtool wurde nun digitalisiert und soll in Fokusgruppen mit PatientInnen und HausärztInnen diskutiert bzw. im Rahmen einer Pilotstudie im ärztlichen Setting hinsichtlich Machbarkeit und Nutzen getestet werden. Publication History Article published online: 20 September 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".