The Anatomy of a Weight Recidivism and Revision Bariatric Surgical Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Weight recidivism in bariatric surgery failure is multifactorial. It ranges from inappropriate patient selection for primary surgery to technical/anatomic issues related to the original surgery. Most bariatric surgeons and centers focus on primary bariatric surgery while weight recidivism and its complications are very much secondary concerns. Methods. We report on our initial experience having established a dedicated weight recidivism and revisional bariatric surgery clinic. A single surgeon, dedicated nursing, dieticians, and psychologist developed care maps, goals of care, nonsurgical candidate rules, and discharge planning strategies. Results. A single year audit (2012) of clinical activity revealed 137 patients, with a mean age 49 ± 10.1 years (6 years older on average than in our primary clinic), 75% of whom were women with BMI 47 ± 11.5. Over three quarters had undergone a vertical band gastroplasty while 15% had had a laparoscopic adjustable gastric band. Only 27% of those attending clinic required further surgery. As for primary surgery, the role of the obesity expert clinical psychologist was a key component to achieving successful revision outcomes. Conclusion. With an exponential rise in obesity and a concomitant major increase in bariatric surgery, an inevitable increase in revisional surgery is becoming a reality. Anticipating this increase in activity, Alberta Health Services, Alberta, Canada, has established a unique and dedicated clinic whose early results are promising.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».