Psychiatric and Cognitive Functioning After Metabolic and Bariatric Surgery: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review and meta-analyze psychiatric and cognitive outcomes following metabolic and bariatric surgery (MBS). [Correction added on 1 July 2025, after first online publication: The objective statement has been updated for clarity.] METHODS: Six databases were searched. Randomized controlled trials (RCTs) and nonrandomized studies (NRS) of people with obesity comparing MBS with any nonsurgical intervention or control condition were included. Main outcomes included symptoms of depression, anxiety, and non-normative eating, substance use disorder diagnosis, suicide death, and cognitive performance in attention, memory, and executive function. Evidence certainty was assessed with GRADE. Heterogeneity was explored with subgroup analyses of ≤ 2 years vs. > 2 years post-intervention. RESULTS: There were 79 studies (75 NRS and 4 RCTs) found, including 732,149 people with obesity who underwent MBS, and 7,670,770 who did not. Among RCTs, MBS may improve depressive symptoms (standardized mean difference [SMD] = -0.40, 95% CI -1.04, 0.24; very low certainty). Among NRS, there was low to very low certainty that MBS may improve depressive (SMD = 0.56, 95% CI -0.87, -0.26), anxiety (SMD = -0.60, 95% CI -1.00, -0.19), and non-normative eating symptoms (SMD = -0.75, 95% CI -0.97, -0.53) and cognitive performance in attention (SMD = -0.72, 95% CI -1.61, 0.17), but not executive function or memory. MBS may slightly increase suicide deaths (1/1000 more people, 95% CI 0 fewer to 3 more; very low certainty) and substance use disorders (4/100 more, 95% CI from 1 to 9 more; low certainty) > 2-years post-surgery. CONCLUSIONS: Compared to nonsurgical conditions, MBS may improve depression, anxiety, non-normative eating, and attention, but slightly increase suicides and substance use disorders. There was low to very low certainty in most outcomes, therefore additionalhigh-quality studies are needed to strengthen the evidence base.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».