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Enregistrement W2728063950 · doi:10.1016/j.eurpsy.2017.01.766

Previous and posterior psychopharmacological treatment in bariatric surgery patients

2017· article· en· W2728063950 sur OpenAlexaff
M. Angelats, PAULO HENRIQUE SANTOS LAIA, Rubio-Abadal Elena, María Laura, E. Iciar, B. Adinson, P. Lucía, B. Elena, P. Víctor, S. Purificación

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFluoxetineDepression (economics)PsychiatryObesitySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Bariatric surgery is an effective treatment for obesity. It has been demonstrated that it improves the prognosis of vascular risk factors. However, the long term effect of surgery on psychiatric pathology, as depression, and the treatment adjustment needed is not clear. Aim To describe the previous and posterior psychopharmacological treatment of patients operated of bariatric surgery in Hospital del Mar. Material and methods We used a database of 292 bariatric surgery patients who have been operated in Hospital del Mar from January 2010 to November 2015. In this database, sociodemographic information, psychiatric antecedents, and anterior and posterior treatments among other data are included. We have made a descriptive analysis about more used treatments and their evolution. Results In the sample, 27.1% of patients started with some psychiatric treatment the months before the bariatric surgery (16.4% had already a previous treatment prescribed). The medications the most frequently started before the surgery were selective serotonin reuptake inhibitors (SSRI, 11%), second were benzodiazepines and third a combination of the two previous treatments. Among antidepressants, Fluoxetine was the most prescribed (45.5%). Six months after surgery, 72.9% of patients were not taking any treatment. Conclusion The large variety of psychiatric drugs used in our sample indicates that clearer guidelines are needed about the most appropriated treatments for those patients. Further studies on the impact of this surgery on pathologies and their psychopharmacological treatments are needed. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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