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Enregistrement W2607246330 · doi:10.23907/2013.003

Forensic Considerations in Bariatric Surgery Patients

2013· article· en· W2607246330 sur OpenAlexaff
Judy Melinek, Nikolas P. Lemos

Notice bibliographique

RevueAcademic Forensic Pathology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryCause of deathDiabetes mellitusPopulationDiseaseObesityGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bariatric surgery is gaining in popularity in the United States and around the world as a treatment for morbid obesity. Patients seek surgery in order to lose weight and limit the long-term effects of insulin-resistant diabetes, heart disease and lung disease, including risk of sudden death. While gastric bypass in patients with morbid obesity can reduce the risk of diabetes and myocardial infarction to population levels, the risk of death remains increased. These patients may die suddenly and unexpectedly as a direct result of surgery, as an indirect result of surgery, or of end-organ damage wrought by years of obesity, completely unrelated to the surgery. Proper forensic pathologic assessment of these patients requires an understanding of the anatomic changes caused by bariatric surgery, the complications and the metabolic consequences of the different procedures. In order to better understand this subgroup of patients, a search of the peer-reviewed medical literature at the National Library of Medicine was conducted for articles using the keywords bariatric, surgery, gastric bypass, autopsy, review, toxicology, alcohol, drug, ethanol, absorption, elimination, litigation, forensic, and death. This review outlines the most common laparoscopic and open surgical procedures; the common immediate post-surgical complications that lead to morbidity and mortality; forensic toxicological considerations in bariatric patients; and the long-term complications and other causes that could lead to unexpected death in these patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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