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Enregistrement W2114122824 · doi:10.1155/2013/837989

The Impact of Bariatric Surgery on Psychological Health

2013· review· en· W2114122824 sur OpenAlexaff
Jeremy F. Kubik, Richdeep S. Gill, Michael Laffin, Shahzeer Karmali

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychopathologyWeight lossMental healthObesityQuality of life (healthcare)PerioperativePopulationHealth careIntervention (counseling)PsychiatrySurgeryEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is associated with a relatively high prevalence of psychopathological conditions, which may have a significant negative impact on the quality of life. Bariatric surgery is an effective intervention in the morbidly obese to achieve marked weight loss and improve physical comorbidities, yet its impact on psychological health has yet to be determined. A review of the literature identified a trend suggesting improvements in psychological health after bariatric surgery. Majority of mental health gain is likely attributed to weight loss and resultant gains in body image, self-esteem, and self-concept; however, other important factors contributing to postoperative mental health include a patient's sense of taking control of his/her life and support from health care staff. Preoperative psychological health also plays an important role. In addition, the literature suggests similar benefit in the obese pediatric population. However, not all patients report psychological benefits after bariatric surgery. Some patients continue to struggle with weight loss, maintenance and regain, and resulting body image dissatisfaction. Severe preoperative psychopathology and patient expectation that life will dramatically change after surgery can also negatively impact psychological health after surgery. The health care team must address these issues in the perioperative period to maximize mental health gains after surgery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations226
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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