Challenges and New Directions in Obesity Management: Lifestyle Modification Programmes, Pharmacotherapy and Bariatric Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a growing health problem worldwide, and it is associated with serious medical and psychosocial comorbidities, impairment of health-related quality of life (HRQoL) and an increased risk of mortality. This article aims to discuss challenges faced by health-care providers when managing patients with obesity and to highlight sustainable policies in clinical practice and future research. All health professionals dealing with obesity should consider lifestyle-modification programmes within a multidisciplinary setting as the key element of weight management. However, standardisation is needed in terms of nature, content and duration of these programmes in order to facilitate their implementation in clinical practice at different levels. Moreover, health professionals should be aware that these programmes, for patients indicating “non-response,” can be combined with recently approved anti-obesity drugs such as liraglutide, naltrexone/bupropion, lorcaserin and phentermine/topiramate, as well as with relatively less invasive bariatric surgery techniques such as Lap Band, endoscopic sleeve gastroplasty and gastric bypass. In any case, neither anti-obesity medication nor bariatric surgery should be considered as a miracle treatment in itself. At the same time, the field of obesity is still lacking in literature on some hot topics that need further investigation, including (i) a new phenotype termed sarcopenic obesity, to clarify its definition, potential health consequences and eventual treatment if necessary; (ii) issues that go beyond body weight, for instance, HRQoL that has been poorly studied in some populations affected by obesity; and (iii) the long-term effect of sleeve gastrectomy technique, which is becoming the most commonly used bariatric surgical procedure, perhaps to be studied using long-term randomised controlled trials that guarantee completeness of follow-up, in order to avoid misunderstanding and bias in interpretation of results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».