Laparoscopic metabolic surgery for the treatment of type 2 diabetes in Asia: a scoping review and evidence-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Laparoscopic metabolic surgery has been previously shown to be an effective treatment for obese patients with type 2 diabetes (T2DM). The objective of this scoping review is to determine the impact of metabolic surgery for the treatment of type 2 diabetes in Asia and perform an evidence-based analysis. We performed a literature search in PubMed for research on laparoscopic metabolic surgery for the treatment of T2DM in Asia region. We classified the included studies based on the Oxford Center for Evidence Based Medicine guidelines. And performed and evidence analysis. In total, 205 articles were identified. 62.9% of the studies were from East Asia. The evidence of 26 studies are level I, 59 are level II. Laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG) was the most commonly reported surgical procedure (63.1%) in Asia. The number of laparoscopic metabolic surgery for T2DM in Asian countries has increased rapidly over the last 8 years. We identified 16 studies which showed that laparoscopic metabolic surgery is an effective and safe treatment for T2DM in patients with a BMI of > 25 kg/m 2 to < 35 kg/m 2 in Asia. Our results suggest that laparoscopic metabolic surgery might be an effective and safe treatment for T2DM patients with BMI < 35 kg/m 2 , and that LSG is the most commonly performed surgical procedure for this in Asia.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».