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Enregistrement W2417165658 · doi:10.1155/2016/6170719

A Systematic Review and Meta-Analysis of Outcomes for Type 1 Diabetes after Bariatric Surgery

2016· review· en· W2417165658 sur OpenAlexaff
Alexandra Chow, Noah J. Switzer, Jerry T. Dang, Xinzhe Shi, Christopher de Gara, Daniel W. Birch, Richdeep S. Gill, Shahzeer Karmali

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicType 2 diabetesDiabetes mellitusClinical endpointSurgeryWeight lossObesityInternal medicineRandomized controlled trialEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The utility of bariatric surgery in type 1 diabetes remains controversial. The aim of the present study is to evaluate glycemic control outcomes in obese patients with type 1 diabetes after bariatric surgery. Methods. A comprehensive search of electronic databases was completed. Inclusion criteria included human adult subjects with BMI ≥35 kg/m(2) and a confirmed diagnosis of type 1 diabetes who underwent a bariatric surgical procedure. Results. Thirteen primary studies (86 patients) were included. Subjects had a mean age of 41.16 ± 6.76 years with a mean BMI of 42.50 ± 2.65 kg/m(2). There was a marked reduction in BMI postoperatively at 12 months and at study endpoint to 29.55 ± 1.76 kg/m(2) (P < 0.00001) and 30.63 ± 2.09 kg/m(2) (P < 0.00001), respectively. Preoperative weighted mean total daily insulin requirement was 98 ± 26 IU/d, which decreased significantly to 36 ± 15 IU/d (P < 0.00001) and 42 ± 11 IU/d (P < 0.00001) at 12 months and at study endpoint, respectively. An improvement in HbA1c was also seen from 8.46 ± 0.78% preoperatively to 7.95 ± 0.55% (P = 0.01) and 8.13 ± 0.86% (P = 0.03) at 12 months and at study endpoint, respectively. Conclusion. Bariatric surgery in patients with type 1 diabetes leads to significant reductions in BMI and improvements in glycemic control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,030
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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