Management of Failed Laparoscopic Roux-en-Y Gastric Bypass
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass (LRYGB) has emerged as the gold standard for the management of morbid obesity. Accordingly, patients who fail to lose weight after LRYGB present a difficult problem for the bariatric surgeons. A literature review was performed to evaluate the management options for this select bariatric population. Methods: A literature search was conducted in the EMBASE and MEDLINE databases using the most comprehensive timeline. All relevant articles were identified and full texts were obtained and reviewed. Results: Thirteen articles were retrieved based on key word searches. Management for weight failure following LRYGB included revision using the following options: laparoscopic adjustable gastric banding, pouch/anastomotic revision with or without endoluminal techniques, laparoscopic distal Roux-en-Y gastric bypass, and laparoscopic biliopancreatic diversion with duodenal switch. Laparoscopic sleeve gastrectomy may be considered in patients who fail LRYGB with nutritional deficiencies. Conclusion: Failed LRYGB should be managed based on the patient presentation and diagnostic evaluation. Patients may present with significant nutritional deficiencies/complications, failure to lose weight, or weight recidivism. A treatment algorithm is proposed based on the literature to guide bariatric surgeons with respect to management options. However, given the paucity of research with respect to this problem, additional studies are needed to provide more insight on the optimal surgical management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».