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Enregistrement W4393948346 · doi:10.1111/obr.13743

Preoperative depression and outcomes after metabolic and bariatric surgery: A systematic narrative review

2024· review· en· W4393948346 sur OpenAlexafffund
Calvin Diep, Yuanxin Xue, Maggie Xiao, Bianca Pivetta, Julian F. Daza, James J. Jung, Duminda N. Wijeysundera, Karim S. Ladha

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto General HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareMinistry of Health, Ontario
Mots-clésMedicineDepression (economics)MEDLINEPerioperativeMeta-analysisSleeve gastrectomyWeight lossCohort studyProspective cohort studyQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialPhysical therapySurgeryInternal medicineGastric bypassObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preoperative depression is prevalent among patients undergoing metabolic and bariatric surgery (MBS) and is a potentially modifiable risk factor. However, the impact of preoperative depression on MBS outcomes has not been systematically reviewed. A search of MEDLINE, Embase, Cochrane, and PsychINFO (inception to June 2023) was conducted for studies reporting associations between preoperative depression and any clinical or patient-reported outcomes after MBS. Eighteen studies (5 prospective and 13 retrospective) reporting on 5933 participants were included. Most participants underwent gastric bypass or sleeve gastrectomy. Meta-analyses were not conducted due to heterogeneity in reported outcomes; findings were instead synthesized using a narrative and tabular approach. Across 13 studies (n = 3390) the associations between preoperative depression and weight loss outcomes at 6-72 months were mixed overall. This may be related to differences in cohort characteristics, outcome definitions, and instruments used to measure depression. A small number of studies reported that preoperative depression was associated with lower quality of life, worse acute pain, and more perioperative complications after surgery. Most of the included studies were deemed to be at high risk of bias, resulting in low or very low certainty of evidence according to the Risk of Bias In Non-randomized Studies - of Exposure (ROBINS-E) tool. While the impact of preoperative depression on weight loss after MBS remains unclear, there is early evidence that depression has negative consequences on other patient-important outcomes. Adequately powered studies using more sophisticated statistical methods are needed to accurately estimate these associations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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