Mental health quality of life after bariatric surgery: A systematic review and meta‐analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Recent literature has raised concerns regarding the risk of adverse psychiatric events among bariatric surgery patients. However, the relationship between weight loss therapy and psychiatric outcomes is confounded by baseline psychosocial characteristics in observational studies. To understand the impact of bariatric surgery on the risk of adverse mental health outcomes, we conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials that compared surgical and non-surgical treatments and assessed mental health quality of life (QoL). We evaluated the PubMed, EMBASE, Web of Science PsycINFO, Clinicaltrials.gov and Cochrane databases through 7 March 2018. Pooled standardized mean differences (SMDs) for mental health QoL scores were estimated using random effects models. Eleven randomized trials with 731 participants were included in the final analyses. Surgery was not associated with an improvement in mental health QoL from baseline as compared to non-surgical intervention (SMD: 0.02, 95% confidence interval [CI] -0.22 to 0.25). Final mental health QoL scores were similar for surgically and non-surgically treated patients (SMD: 0.37, 95% CI -0.07 to 0.81). Subgroup analyses assessing the effect of specific surgical interventions, and varying lengths of follow-up did not identify a beneficial effect of bariatric surgery on mental health QoL outcomes. These results, in conjunction with the fact that individuals who choose bariatric surgery tend to have high-risk baseline characteristics, suggest that intensive mental health follow-up following surgery should be routinely considered.
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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 | 0,020 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».