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Enregistrement W2922388823 · doi:10.1093/jcag/gwz006.159

A160 CLOSTRIDIUM DIFFICILE AFTER LAPARASCOPIC BARIATRIC SURGERY: AN ANALYSIS OF THE METABOLIC AND BARIATRIC SURGERY ACCREDITATION AND QUALITY IMPROVEMENT PROGRAM

2019· article· en· W2922388823 sur OpenAlexaffabout
ThucNhi T. Dang, Jerry T. Dang, Muhammad Moolla, Noah J. Switzer, Karen Madsen, Daniel W. Birch, Shahzeer Karmali

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClostridium difficileSleeve gastrectomyIncidence (geometry)Body mass indexSurgeryObesityCohortLogistic regressionOverweightWeight lossGastric bypassInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is associated with disturbances in the gut microbiota and reduced microbial diversity, both of which are risk factors for Clostridium difficile infection (CDI). Patients undergoing bariatric surgery incur substantive changes to their gut microbiota which may affect their risk for developing CDI. 1. Assess the risk of developing postoperative CDI within 30 days after laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass (LRYGB) and laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG) The Metabolic and Bariatric Surgery Accreditation and Quality Improvement Program (MBSAQIP) is a clinically-rich database that captures variables specific to bariatric surgery from 791 centers in the United States and Canada. We identified all patients undergoing LRYGB or LSG in 2016. Patients undergoing revisional bariatric surgery were excluded. Primary outcomes of interest included the prevalence and predictors of CDI after bariatric surgery. A purposeful selection algorithm was used to develop a multivariable logistic regression model to determine preoperative factors predictive of 30-day CDI. A total of 38,737 LRYGB and 106,133 LSG were included. Mean age was 44.6 ± 12.0 years, 79.5% were female and mean body mass index was 45.3 ± 7.8 kg/m2. Mean operative time was 85.1 ± 46.9 minutes. The overall incidence of CDI among patients undergoing LRYGB or LSG was low with only 204 patients (0.14%) developing CDI. However, the incidence of CDI was significantly higher in the LRYGB cohort (0.20 vs 0.12%, p < 0.001). Although incidence was low, CDI was associated with increased major complications including leak (2.5 vs 0.4%, p < 0.001), bleed (3.4 vs 0.9%, p < 0.001), sepsis (2.5 vs 0.1%, p < 0.001), and others (Table 1). Patients with CDI also had significantly higher rates of reoperations (7.8 vs 1.2%, p < 0.001), non-operative reinterventions (10.3 vs 1.3%, p < 0.001), and readmissions (52.5 vs 3.7%, p < 0.001). Multivariable logistic regression determined the following factors that were independently predictive of CDI: LRYGB (OR 1.42, CI 1.04–1.95, p = 0.030), female sex (OR 1.74, CI 1.17–2.59, p = 0.006), white race (OR 1.89, 1.30–2.76, p = 0.001), previous VTE (OR 2.57, CI 1.43–4.64, p = 0.002), smoking (OR 1.65, CI 1.10–2.46, p=0.015), poor functional status OR 2.59, CI 1.09–6.14, p = 0.030), and prolonged operative time (OR 1.21, CI 1.04–1.41, p = 0.016). The overall risk of CDI after bariatric surgery is low, even compared to inpatient surgical patients in which rates have been reported to be as high as 0.5% in other studies. Compared to LSG, LRYGB is associated with an elevated risk of developing CDI within the first 30 days after surgery. This increased risk may be a result of changes in gut microbiota which is seen more in in LRYGB compared to LSG. Table 1. CDI risk by operation, perioperative factors, and 30-day complications None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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