Self-reported Causes of Weight Gain: Among Prebariatric Surgery Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Bariatric surgery is accepted by the medical community as the most effective treatment for obesity; however, weight regain after surgery remains common. Long-term weight loss and weight maintenance may be aided when dietitians who provide perioperative care understand the causes of weight gain leading to bariatric surgery. In this study, the most common causes for weight gain were examined among prebariatric surgery patients. METHODS: A retrospective chart review was conducted for 160 patients enrolled in a bariatric surgery program. Data were collected for 20 variables: puberty, pregnancy, menopause, change in living environment, change in job/career, financial problems, quitting smoking, drug or alcohol use, medical condition, surgery, injury affecting mobility, chronic pain, dieting, others' influence over diet, abuse, mental health condition, stress, death of a loved one, divorce/end of a relationship, and other causes. Frequency distribution and chi-square tests were performed using SPSS. RESULTS: Sixty-three percent of participants selected stress as a cause of weight gain, while 56% selected dieting. Significant differences existed between women and men in the selection of dieting and change in living environment. CONCLUSIONS: This information may allow dietitians to better identify causes for weight gain leading to bariatric surgery, and to address these causes appropriately before and after surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».