Factors influencing primary care provider referral for bariatric surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify barriers to and facilitators of primary care provider (PCP) referral for bariatric surgery in patients with obesity. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO databases were searched and reference lists of included articles were screened to identify additional relevant articles. Two reviewers independently reviewed citations and full-text articles, and appraised the quality of the included articles using the Critical Appraisal Skills Programme Tool Qualitative Checklist and the Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies. They extracted data on the study characteristics and the barriers to and facilitators of PCP referral for bariatric surgery. Appraisal discrepancies were resolved through consensus among authors. STUDY SELECTION: Overall, 882 citations were identified and 18 articles were then selected for this review. SYNTHESIS: Barriers included fear of surgery complications and side effects, cost, lack of availability, perception that surgery is a quick fix or a last resort, and prior negative experiences. Facilitators included direct requests from patients, patient motivation, previously failed weight-loss interventions, and obesity-related comorbidities. Those PCPs who were knowledgeable about the risks and benefits of bariatric surgery were more likely to refer their patients. CONCLUSION: Education and continuing professional development programs regarding bariatric surgery are needed to improve PCP knowledge and capacity to manage patients with obesity. Also, educating the general public on obesity, weight management, and available treatment options can empower patients and families to manage their weight and pursue evidence-informed treatments.
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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 | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».