Modifiable factors associated with weight regain after bariatric surgery: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although bariatric surgery is the most effective treatment for severe obesity, weight regain may still occur. While non-modifiable factors associated with weight regain have been explored, modifiable factors responsible for weight regain are understudied. This scoping review aimed to identify modifiable behaviors associated with weight regain after bariatric surgery. Methods: A systematic search was conducted in Medline, Google Scholar, Cochrane, National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) and Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) which included articles published between January 1990 and February 2 2017, for studies examining “weight regain” after bariatric surgery. A total of 293 citations were retrieved. Eligible articles must have examined modifiable factors and addressed weight regain, or a long-term post-operative phase in which weight regain may occur. After removing duplicates, 22 studies were included for thematic analysis. Results: Key modifiable factors associated with weight regain were identified and categorized under the following themes: poor dietary adherence (e.g. excessive calorie, carbohydrate, and alcohol intake), maladaptive eating behaviors (e.g. grazing, binging), lack of on-going follow-up with the bariatric team and insufficient physical activity. Conclusions: Health professionals and self-monitoring tools for patients who have undergone bariatric surgery may benefit from these findings to direct their education and interventions to target behavior change.
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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 | 0,015 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».