How Do Trauma‐ and Violence‐Informed Care Approaches Underpin Bariatric Surgery Interventions for Type 2 Diabetes Mellitus Remission? A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
For individuals living with obesity, bariatric surgery is an effective intervention for type 2 diabetes mellitus (T2DM) remission. Given the established relationships between trauma and obesity, and obesity and T2DM, there is a need to examine bariatric surgical practices from a trauma- and violence-informed care (TVIC) perspective. The purpose of this scoping review was to explore and describe the extent to which the four TVIC principles-(1) understand trauma, violence, and its impact; (2) create emotionally and physically safe environments; (3) foster opportunities for choice, collaboration, and connection; and (4) use a strengths-based and capacity-building approach-have been integrated into bariatric surgery processes for T2DM remission. Following the PRISMA-ScR framework, we searched MEDLINE and EMBASE from inception to January 2024. Eligible studies included adults ≥ 18 years with T2DM undergoing bariatric surgery and reporting remission outcomes. Data were summarized narratively and charted using the TIDieR checklist. Nineteen studies were included, described in 30 publications. Despite established associations between trauma, obesity, and chronic illness, none of the included studies collected demographic data on participants' history of trauma or violence. Among included studies, mental health exclusions were common, potentially limiting access for individuals with trauma-related mental health challenges. Our findings highlight the absence of reporting TVIC principles in bariatric surgery for T2DM remission, raising concerns about emotional safety, risks for retraumatization, and long-term outcomes. Integrating the principles of TVIC throughout bariatric surgical care is essential to promote emotionally safe and inclusive care to enhance postoperative success and sustained health outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».