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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».