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Enregistrement W2965799061 · doi:10.2196/13672

Weight Loss Trajectories After Bariatric Surgery for Obesity: Mathematical Model and Proof-of-Concept Study

2019· article· en· W2965799061 sur OpenAlexvenueno aff
Chloé Dimeglio, Guillaume Bécouarn, Philippe Topart, Rodolphe Bodin, J.C. Buisson, Patrick Ritz

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire de Toulouse
Mots-clésWeight lossMedicineObesityGastric bypassWeight changeBody weightExcess weightObesity SurgeryRetrospective cohort studySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity surgery has proven its effectiveness in weight loss. However, after a loss phase of about 12 to 18 months, between 20% and 40% of patients regain weight. Prediction of weight evolution is therefore useful for early detection of weight regain. OBJECTIVE: This proof-of-concept study aimed to analyze the postoperative weight trajectories and to identify "curve families" for early prediction of weight regain. METHODS: This was a monocentric retrospective study with calculation of the weight trajectory of patients having undergone gastric bypass surgery. Data on 795 patients after a 2-year follow-up allowed modeling of weight trajectories according to a hierarchical cluster analysis (HCA) tending to minimize the intragroup distance according to Ward. Clinical judgement was used to finalize the identification of clinically relevant representative trajectories. This modeling was validated on a group of 381 patients for whom the observed weight at 18 months was compared to the predicted weight. RESULTS: Two successive HCA produced 14 representative trajectories, distributed among 4 clinically relevant families: Of the 14 weight trajectories, 6 decreased systematically over time or decreased and then stagnated; 4 decreased, increased, and then decreased again; 2 decreased and then increased; and 2 stagnated at first and then began to decrease. A comparison of observed weight and that estimated by modeling made it possible to correctly classify 98% of persons with excess weight loss (EWL) >50% and more than 58% of persons with EWL between 25% and 50%. In the category of persons with EWL >50%, weight data over the first 6 months were adequate to correctly predict the observed result. CONCLUSIONS: This modeling allowed correct classification of persons with EWL >50% and could identify early after surgery the patients with potentially less that optimal weight loss. Further studies are needed to validate this model in other populations, with other types of surgery, and with other medical-surgical teams.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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