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Enregistrement W4385514335 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.27099

Efficacy of Telephone-Based Cognitive Behavioral Therapy for Weight Loss, Disordered Eating, and Psychological Distress After Bariatric Surgery

2023· article· en· W4385514335 sur OpenAlexafffund
Sanjeev Sockalingam, Samantha Leung, Clement Ma, George Tomlinson, Raed Hawa, Susan Wnuk, Timothy Jackson, David R. Urbach, Allan Okrainec, Jennifer Brown, Daniella Sandre, Stephanie E. Cassin

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalWomen's College HospitalPublic Health OntarioToronto Metropolitan UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesObesity CanadaCanadian Institutes of Health ResearchBausch HealthNovo Nordisk
Mots-clésMedicinePsychosocialWeight lossPsychological interventionDistressPhysical therapyQuality of life (healthcare)AnxietyRandomized controlled trialCognitive behavioral therapyWeight Loss SurgeryBinge-eating disorderWeight managementDisordered eatingObesityPsychiatryEating disordersClinical psychologySurgeryInternal medicineBulimia nervosa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Weight regain after bariatric surgery is associated with recurrence of obesity-related medical comorbidities and deterioration in quality of life. Developing efficacious psychosocial interventions that target risk factors, prevent weight regain, and improve mental health is imperative. Objective: To determine the efficacy of a telephone-based cognitive behavioral therapy (tele-CBT) intervention at 1 year after bariatric surgery in improving weight loss, disordered eating, and psychological distress. Design, Setting, and Participants: This multisite randomized clinical trial was conducted at 3 hospital-based bariatric surgery programs, with recruitment between February 2018 and December 2021. Eligibility for participation was assessed among 314 adults at 1 year after bariatric surgery who were fluent in English and had access to a telephone and the internet. Patients with active suicidal ideation or poorly controlled severe psychiatric illness were excluded. Primary and secondary outcome measures were assessed at baseline (1 year after surgery), after the intervention (approximately 15 months after surgery), and at 3-month follow-up (approximately 18 months after surgery). Data were analyzed from January to February 2023. Interventions: The tele-CBT intervention consisted of 6 weekly 1-hour sessions and a seventh booster session 1 month later. The control group received standard postoperative bariatric care. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was postoperative percentage total weight loss. Secondary outcomes were disordered eating (Binge Eating Scale [BES] and Emotional Eating Scale [EES]) and psychological distress (Patient Health Questionnaire-9 item scale [PHQ-9] and Generalized Anxiety Disorder-7 item scale [GAD-7]). The hypotheses and data-analytic plan were developed prior to data collection. Results: Among 306 patients 1 year after bariatric surgery (255 females [83.3%]; mean [SD] age, 47.55 [9.98] years), there were 152 patients in the tele-CBT group and 154 patients in the control group. The group by time interaction for percentage total weight loss was not significant (F1,160.61 = 2.09; P = .15). However, there were significant interactions for mean BES (F2,527.32 = 18.73; P < .001), EES total (F2,530.67 = 10.83; P < .001), PHQ-9 (F2,529.93 = 17.74; P < .001), and GAD-7 (F2,535.16 = 15.29; P < .001) scores between the tele-CBT group and control group across all times. Conclusions and Relevance: This study found that tele-CBT delivered at 1 year after surgery resulted in no change in short-term weight outcomes but improved disordered eating and psychological distress. The impact of these psychosocial improvements on longer-term weight outcomes is currently being examined as part of this longitudinal multisite randomized clinical trial. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03315247.

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)0,001
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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