Bariatric Surgery for Morbid Obesity: Tehran Obesity Treatment Study (TOTS) Rationale and Study Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a major health concern in the Middle East and worldwide. It is among the leading causes of morbidity, mortality, health care utilization, and costs. With bariatric surgery proving to be a more effective treatment option for overweight and obesity, the need for systematic assessment of different procedures and their outcomes becomes necessary. These procedures have not yet been described in detail in our region. OBJECTIVE: We aim to undertake a prospective study evaluating and comparing several surgical bariatric procedures in an Iranian population of morbid obese patients presenting to a specialized bariatric center. METHODS: In order to facilitate and accelerate understanding of obesity and its complications, the Tehran Obesity Treatment Study (TOTS) was planned and developed. This study is a longitudinal prospective cohort study in consecutive patients undergoing bariatric surgery. TOTS investigators use standardized definitions, high-fidelity data collection system, and validated instruments to gather data preoperatively, at the time of surgery, postoperatively, and in longer-term follow-up. RESULTS: This study has recruited 1050 participants as of September 2015 and is ongoing. CONCLUSIONS: This study will ensure creation of high-level evidence to enable clinicians to make meaningful evidence-based decisions for patient evaluation, selection for surgery, and follow-up care.
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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 | 0,018 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».