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Enregistrement W2415186061 · doi:10.1136/gutjnl-2015-309861.1141

PTH-253 Pre-operative weight loss in patients undergoing colorectal surgery

2015· article· en· W2415186061 sur OpenAlexaff
Sidney G. Barrett, Mark George, Joseph E. Aslan

Notice bibliographique

RevueGut · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight lossMalnutritionSurgeryObservational studyComplicationGeneral surgeryPopulationElective surgeryProspective cohort studyInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Malnutrition is associated with poorer post-operative outcomes in patients undergoing surgery. Weight loss and nutritional problems are a common occurrence in cancer and IBD (Irritable Bowel Disease). This study examines the effect of weight loss and complications in a lower gastrointestinal (LGI) surgical population. <h3>Method</h3> A prospective observational study was undertaken in patients admitted to a GI Unit at St Thomas’ Hospital (October to December 2014) for emergency and elective surgery. Data on unintentional weight loss (6 months prior to admission), LOS (length of stay), and complication occurrence was collated. <h3>Results</h3> Data on 48 patients was collected; presented in Table 1: <h3>Conclusion</h3> Pre-operative weight loss was associated with increased LOS and complication occurrence in patients undergoing LGI surgery. Early detection and treatment of malnutrition is an essential consideration in the pre-operative optimisation of patients undergoing LGI surgery. Planned elective admissions should have services in place to address nutritional status prior to surgery. Further prospective randomised studies would help elucidate optimal pre-operative nutritional interventions. <h3>Disclosure of interest</h3> None Declared. <h3>Reference</h3> Dindo D, Demartines N, Clavien PA. The Clavien-Dindo Classification of Surgical Complications. Ann Surg. 2004;244:931–937

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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