Morbidity and health-related quality of life of patients accessing laparoscopic sleeve gastrectomy: a single-centre cross-sectional study in one province of Canada
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, severe obesity (BMI ≥ 35 kg/m 2 ) affects 5% or 1.2 million adults. Bariatric surgery is the only effective treatment for severe obesity, but the demand for publicly funded procedures is high and capacity limited. Little is known in Canada about the types of patients undergoing these procedures, especially laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG). The study objective is to examine the socio-demographic profile, morbidity and HRQoL of patients accessing LSG in one Canadian province. Health status and HRQoL were examined in patients ( n = 195) undergoing LSG. HRQoL was assessed using the EQ-5D-3L, SF-12v2 and the Impact of Weight on Quality of Life-lite questionnaire. Mean age and BMI were 44 and 49 kg/m 2 and most were women (82%). Pre-surgery, comorbidities were sleep apnea (65%), dyslipidemia (48%), hypertension (47%) and osteoarthritis (44%). Patients reported impaired HRQoL with 44–67% reporting problems in mobility, usual activities, pain and anxiety/depression. Physical health was impaired more than mental health. There were few socio-demographic differences between women and men, but significant differences in comorbid conditions such as sleep apnea, dyslipidemia, hypertension and gout exist ( p < .05). Women reported fewer problems with self-care (9.5% vs. 25.0%, p < .05), and better overall health (VAS 61.5 vs. 52.0, p < .05) and General Health (39.3 vs. 32.9, p < .05), but greater impairment in self-esteem (27.3 vs. 44.1, p < .01) and sexual life (49.2 vs. 63.6, p < .05). Before LSG, patients reported significant morbidity and impaired HRQoL. Although baseline characteristics were similar between men and women, gender specific differences were observed in comorbid profile and HRQoL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».