Predictive factors for diabetes remission after bariatric surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bariatric surgery has been shown to induce type 2 diabetes mellitus (T2DM) remission in severely obese patients. After laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass (LRYGB), diabetes remission occurs early and independently of weight loss. Previous research has identified preoperative factors for remission, such as duration of diabetes and HbA1c. Understanding factors that predict diabetes remission can help to select patients who will benefit most from bariatric surgery. Methods: We retrospectively reviewed all T2DM patients who underwent laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG) or LRYGB between January 2008 and July 2014. The primary outcome was diabetes remission, defined as the absence of hypoglycemic medications, fasting blood glucose < 7.0 mmol/L and HbA1c < 6.5%. Data were analyzed using multivariable logistic regression analysis to identify predictive factors of diabetes remission. Results: We included 207 patients in this analysis; 84 (40.6%) had LSG and 123 (59.4%) had LRYGB. Half of the patients (49.8%) achieved diabetes remission at 1 year. Multivariable logistic analysis showed that LRYGB had higher odds of diabetes remission than LSG (odds ratio [OR] 6.58, 95% confidence interval [CI] 2.79–15.50, p < 0.001). Shorter duration of diabetes (OR 0.91, 95% CI 0.83–0.99, p = 0.032) and the absence of long-acting insulin (OR 0.0011, 95% CI < 0.000–0.236, p = 0.013) predicted remission. Conclusion: Type of bariatric procedure (LRYGB v. LSG), shorter duration of diabetes and the absence of long-acting insulin were independent predictors of diabetes remission after bariatric 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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».