Unrealistic Weight Loss Goals and Expectations Among Bariatric Surgery Candidates: The Impact on Pre- and Postsurgical Weight Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bariatric surgery is an effective weight loss option. However, past research has demonstrated that surgery candidates' weight loss goals and expectations are often unrealistic. Previous research has also demonstrated that female patients are more likely to hold unrealistic weight loss goals and expectations, albeit it is unknown whether these beliefs have prognostic significance. The current study examines gender differences in weight loss goals and expectations in terms of pre- and postsurgical program achievement. Methods: At the outset of a 6-month presurgery program, 219 surgery candidates (75.8% female) completed a battery of tests, including objective measures of height and weight and subjective reports of weight loss goals and expectations. Weight outcomes were reassessed regularly, and of the original 219 candidates, weight data were available for 114 candidates at 1 year postsurgery. Results: At program end, 42.2% of female candidates and 45.3% of male candidates had experienced ideal weight loss, more than 10% of their excess body weight (EBW). However, 16.3% of females and 3.8% of males experienced weight gain. In females, unrealistic weight loss expectations/goals were not related to weight outcomes. However, in males, unrealistic expectations/goals were significantly related to weight gain. Unrealistic expectations/goals were also related to postsurgical outcomes. Conclusions: Although female candidates were more likely to hold unrealistic goals and expectations, these beliefs had presurgical prognostic significance for males only. Discussion of unrealistic weight loss expectations should occur throughout presurgery programs, and may be especially important for male candidates. Postsurgical sex differences should be examined in future research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».