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Enregistrement W4223652372 · doi:10.1016/j.soard.2022.03.020

Five-year weight loss, physical activity, and eating style trajectories after bariatric surgery

2022· article· en· W4223652372 sur OpenAlexfundno aff
Vera Voorwinde, Trynke Hoekstra, Valerie M. Monpellier, Ingrid HM Steenhuis, Ignace M. C. Janssen, Maartje M. van Stralen

Notice bibliographique

RevueSurgery for Obesity and Related Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésWeight lossMedicineWeight changeBody weightSurgeryObesityPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little research has taken individual variability in weight loss into account. Furthermore, physical activity (PA) and eating style (ES) have been linked only sporadically to weight loss longitudinally. OBJECTIVES: Identify and describe latent classes of weight loss, change of PA, and change of ES up to 5 years after surgery and investigate whether these trajectories are interrelated. SETTING: Multicenter outpatient clinic. METHODS: This is a retrospective study of data collected during standard treatment before and up to 5 years after surgery. Latent class growth analysis was used to identify trajectories of weight loss (percent total weight loss), PA (Baecke questionnaire), and ES (Dutch Eating Behavior Questionnaire). RESULTS: A total of 2785 patients were included. Follow-up rate was 84% at 1 year and 34% at 5 years. Analyses revealed 5 weight loss trajectories. Most patients followed an average, fairly stable weight loss trajectory (48%) or an above-average partial-regain trajectory (36%). Other patients followed a low-responder trajectory (9%), a rapid weight loss and weight regain trajectory (6%), or a continued weight loss trajectory (2%). Patients in the most favorable weight loss trajectory were more likely to also follow the most favorable ES trajectories. Patients following the most unfavorable weight loss trajectory were never also in the PA trajectory with an initial great increase in PA. CONCLUSION: This study distinguishes demographic and behavioral factors that may influence long-term weight loss trajectories after bariatric surgery. Trajectories varied mainly in magnitude and less in the pattern of weight loss over time, suggesting that very deviant patterns are rare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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