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Enregistrement W4361001663 · doi:10.1037/hea0001279

Health change awareness and its association with weight loss following bariatric surgery.

2023· article· en· W4361001663 sur OpenAlexaff
Michael Wolfe, Todd J. Williams, Elizabeth N. Dewey, James E. Mitchell, Alfons Pomp, Bruce M. Wolfe

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesOregon Health and Science University
Mots-clésPsycINFOMedicineWeight lossConcordanceBody mass indexWeight changeRecallLongitudinal studyGerontologyMEDLINEDemographyObesityPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patients' ability to judge health change over time has important clinical implications for treatment, but is understudied in longitudinal contexts with meaningful health change. We assess patients' awareness of health change for 5 years following bariatric surgery, and its association with weight loss. METHOD: = 2,027). Perceived health change for each year was assessed by comparing it to self-reports of health on the SF-36 health survey. Participants were categorized as concordant when perceived and actual self-reported health change corresponded, and as discordant when they did not correspond. RESULTS: Year-to-year concordance between perceived and actual self-reported health change occurred less than 50% of the time. Discordance between perceived and actual health was associated with weight loss following surgery. Discordant-positive participants who perceived their health change as more positive than was warranted lost more weight post-surgery and thus had lower body mass index scores than concordant participants. Conversely, discordant-negative participants who perceived their health as worse than what was warranted lost less weight post-surgery and thus had higher body mass index scores. CONCLUSIONS: These results suggest that recollection of past health is generally poor and can be biased by salient factors during recall. Clinicians are advised to use caution when retrospective judgments of health are utilized. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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