Treating obesity in patients with depression: a narrative review and treatment recommendation
Notice bibliographique
Résumé
The high morbidity of obesity and depression pose significant public health concerns, with the prevalence of obesity doubling in the US between 1990 and 2022 and patients frequently presenting with both. Untreated obesity and depression can greatly impact patient health and well-being, as both obesity and depression are associated with a number of comorbidities including sleep apnea, type 2 diabetes mellitus, metabolic syndrome, metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, and cardiovascular disease. This narrative review aims to provide a comprehensive and current overview of the overlapping etiologies between obesity and depression as well as the available treatment options that may be recommended by primary care professionals to treat these patients with concomitant obesity and depression. With the considerable overlap in the population of patients with obesity and depression, as well as the overlap in the neurobiological, hormonal, and inflammatory pathways underlying both diseases, primary care professionals should consider screening patients presenting with obesity for depression. Holistic treatment options, including lifestyle and behavioral modifications, and pharmacotherapy for both depression and obesity and bariatric surgery for obesity are critical to manage both conditions simultaneously. Therefore, due to the overlapping neurobiological pathways and mechanisms responsible for the incidence and progression of both obesity and depression, a holistic treatment plan including strategies with efficacy for both conditions and any additional comorbidities may improve the clinical approach for patients with concomitant obesity and depression.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».