[Obesity associated risk using Edmonton staging in bariatric surgery].
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: With a prevalence of Morbid Obesity of 1,2% of the Spanish population, the current criteria for Bariatric Surgery do not classify patients taking into consideration co-morbidities or functional status. We need new staging systems useful in predicting mortality and able to support prioritizing treatments. AIM: Applying Edmonton staging system to patients awaiting Bariatric Surgery. METHOD: Data collected from 81 patients from 2011- 2013 after pre-surgery protocol. Weight, height, waist, BMI, biochemical parameters and blood pressure are registered. Also taken down are hepatic, renal, osteoarticular diseases, sleep-apnea syndrome and/or gastro-oesophageal reflux, if present. Edmonton staging of ten variables is applied to each patient. RESULTS: 81 patients: 67% women, average age 47y, 18% below 30y. Average BMI of 47, 90% of patients have a BMI >40. 34% of patients show sleep-apnea syndrome and 25% gastro-oesophageal reflux. 9% of the patients have a BMI >45, diabetes mellitus and sleep-apnea syndrome. Applying the Edmonton Staging, nine patients (11%) are in the highest risk range (stage 3), 70% are in the high-risk range (stage 2) and 15 patients (18%) are included in the low-risk range. No patient was found to be in stage 0 without obesity risk factors. CONCLUSIONS: The Edmonton staging system provides us with information on presence or extent of co-morbidities that guide decision making in individuals. The mortality- predictive ability of Edmonton proposal could help to assist in determining the urgency of Bariatric Surgery and establish better criteria to prioritize these group of patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».