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Enregistrement W4367677390 · doi:10.1101/2023.04.26.23289160

Factors associated with excess skin after bariatric surgery: A mixed method study

2023· preprint· en· W4367677390 sur OpenAlexafffund
Aurélie Baillot, Jennifer Brunet, Lucie Lemelin, Shaina A. Gabriel, Marie‐France Langlois, André Tchernof, Laurent Biertho, Rémi Rabasa‐Lhoret, Pierre Y. Garneau, Annie Aimé, Stéphane Bouchard, Ahmed Jérôme Romain, Paquito Bernard

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalOttawa HospitalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité de SherbrookeUniversity of OttawaUniversité du QuébecInstitut du Savoir MontfortCégep de l'OutaouaisUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychosocialAnthropometryBody mass indexAnxietyMedicinePsychological interventionTriangulationClinical psychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction After metabolic and bariatric surgery (MBS), many patients have excess skin (ES), which can cause inconveniences. Identifying factors related to ES quantity and inconveniences is crucial to inform interventions. The aim of this study was to identify sociodemographic, physical, psychosocial, and behavioral factors associated with ES quantity and inconveniences. Methods A mixed-method study with a sequential explanatory design was conducted with 124 adults (92% women, M age 46.5±9.9 years, M time post-MBS 34.2±27.6 months). During Phase I, ES quantity (arms, abdomen, thighs) and inconveniences, sociodemographic, anthropometric, clinical and behavioral outcomes were assessed. In Phase II, 7 focus groups were performed with 37 participants from Phase I. A triangulation protocol was completed to identify convergences, complementarities, and dissonances from quantitative and qualitative data. Results Quantitative data indicate only ES quantity on arms was associated with ES inconveniences on arms (r=.36, p<.01). Total ES quantity was associated with maximal body mass index (BMI) reached pre-MBS (r=.48, p<.05) and current BMI (r=.35, p<.05). Greater ES inconveniences was associated with higher social physique anxiety and age (R 2 =.50, p<.01). Qualitative data were summarized into 4 themes: psychosocial experiences living with ES, physical ailments due to ES, essential support and unmet needs, and beliefs of ES quantity causes. Conclusions Measured ES quantity is related to higher BMI, but not reported inconveniences. Greater self-reported ES quantity and inconveniences were associated with body image concerns.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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