Long-Term Follow-Up of Autonomic and Enteric Measures in Patients Undergoing Vertical Banded Gastroplasty for Morbid Obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A multi-component model of autonomic and enteric factors may correlate with ultimate weight loss or gain after restrictive obesity surgery. This study aimed to determine relevant parameters to predict successful long-term weight loss. METHODS: Thirty-nine patients (four males and 35 females) with a mean age of 37.2 years were followed for over 15 years after vertical banded gastroplasty. Baseline adrenergic: postural adjustment ratio (PAR) and vasoconstriction (VC); cholinergic: electrocardiogram R-to-R interval (RRI) and enteric measure: electrogastrogram (EGG) were utilized by a discriminant function analysis to classify patients as a long-term loser or gainer. Using latest weight compared to baseline, patients were divided as 10 gainers and 29 losers. RESULTS: A discriminate model successfully predicted ultimate weight gain in 8/10 (80%) of patients who subsequently gained weight and weight loss in 24/29 (83%) of patients who lost weight for a total correct classification of 32/39 (82%). The same model with data at 3 months postoperatively predicted weight gain in 9/10 (90%) of patients and weight loss in 24/29 (83%) of patients, for a total correct classification of 34/39 (87%). CONCLUSIONS: A multi-component model at baseline and 3 months postoperative can predict long-term weight outcome from restrictive obesity surgery.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».