A systematic review and meta‐analyses of food preference modifications after bariatric surgery
Notice bibliographique
Résumé
Summary This systematic review and meta‐analyses aimed to synthesize evidence of the link between bariatric surgery and changes in food preferences, considering the method of assessment. MEDLINE, Cochrane Library, Web of Science, Cinahl, PsychINFO, ProQuest, and Open grey were searched incorporating two blocks of terms (“Intervention” and “Food Preferences”). Interventional or observational studies involving patients (BMI ≥ 35 kg m −2 ) with sleeve gastrectomy (SG) or Roux‐en‐Y Gastric Bypass (RYGB) and a control group were included. Meta‐analyses were performed comparing the standardized daily mean percentage energy from proteins, carbohydrates, and lipids between preoperative and postoperative patients. Fifty‐seven studies concerning 2,271 patients with RYGB and 903 patients with SG met the inclusion criteria, of which 24 were eligible for meta‐analysis. Despite a total reduction in macronutrient intakes, the meta‐analyses revealed a postoperative increase in percentage energy from proteins at 12 months (0.24, 95% CI: 0.03, 0.46, { I 2 } = 73%) and a decrease in percentage energy from fat at 1 month (−0.47, 95% CI: 0.86, 0.09, { I 2 } = 72%), up to 24 months (−0.20, 95% CI: −0.31, 0.08, { I 2 } = 0%). In conclusion, the present systematic review and meta‐analyses showed changes of food preferences in terms of macronutrient, food selection and, overall food appreciation up to 5 years following bariatric surgery.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».