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Enregistrement W7111777705

Equitable access to bariatric surgery: an exploration of trends in health inequalities and patient profiles over the last 15-years

2023· article· en· W7111777705 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensLMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityEthnic groupRetrospective cohort studyHealth careWeight lossInequalityHealthcare systemCensus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bariatric surgery is a safe and effective treatment for obesity and associated co-morbidities. Equality of access to bariatric surgery in the NHS has long posed a serious challenge with significant variation in eligibility criteria between different regions. Obesity disproportionately affects more deprived groups and some ethnic minorities, who have also been shown to experience a worse quality of healthcare and poorer health outcomes. This study aimed to understand the profile of patients accessing bariatric surgery and explore changes in trends over a 15-year period to identify important areas of development for obesity-related healthcare services in our region. Methods This was a retrospective study of all patients undergoing primary and revisional bariatric surgery (gastric band, sleeve gastrectomy, RNY and single anastomosis bypass) for weight loss at our regional bariatric surgical centre since its inception in 2008 until the end of 2022. Data was extracted from a combination of electronic records and a surgical database. Variables included gender demographic and procedure related data, baseline characteristics including height, weight, deprivation scores, co-morbidities, bloods, and micronutrient levels. Changes in patient profiles were mapped over the 15-year period and compared to population-level data derived from the national census and other publicly available sources. Results 2062 (mean age 47) patients were included. 11 (0.5%) patients were aged over 70 and 155 (7.5%) were less than 30 years of age. 75% patients were women; 42% of patients in 2013 were men which steadily decreased to 17% in 2022 (p < 0.05). The mean BMI of patients undergoing surgery was 54 in 2010 and gradually decreased to 48 in 2022 (p<0.05). White British patients represented 93% of all patients. This decreased from 96.5% in 2009 to 86% in 2022. White British ethnicity was estimated to make up 81% of patients with obesity in the NW of England. Conclusions Several major groups who are likely to significantly benefit from bariatric surgery are disproportionately under-represented by patients accessing treatments for obesity. This includes those at the extremes of ages, men, lower BMI patients and ethnic minority groups. Trends over the last 15 years have either worsened or have insufficiently improved to bridge the gap in health inequalities. The findings from our study underscore the urgent need for wider-scale targeted approaches which aim to address obesity and increase more equitable access to these life-changing treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,159 · 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'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

Citations0
Publié2023
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