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Enregistrement W3003752365 · doi:10.21037/atm.2020.01.47

Diabetes improvement and bariatric surgery—review of laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass vs. laparoscopic vertical sleeve gastrectomy

2020· review· en· W3003752365 sur OpenAlexaff
Jeffrey Gu, Ashley Vergis

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRoux-en-Y anastomosisSleeve gastrectomyGastric bypassObesityDiabetes mellitusWeight lossType 2 Diabetes MellitusSurgeryType 2 diabetesGeneral surgeryLaparoscopyManagement of obesityLaparoscopic surgeryGastric bandingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity and type 2 diabetes mellitus (T2DM) are globally escalating major health care issues. For both obesity and T2DM management, it has been well established that bariatric surgery is superior to lifestyle and medical management alone. Over the past two decades, the introduction of laparoscopic vertical sleeve gastrectomy (LVSG) has seen a marked rise in usage, and combined with laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass (LRYGB), these two procedures represent more than 80% of all bariatric surgeries globally. However, the differences in effectiveness between these two procedures have been less clearly defined. This article will serve as a focused review of the literature comparing LRYGB and LVSG for T2DM management. Based on our review, we believe that both procedures are very effective at improving T2DM care, especially compared with conventional medical management. However, there may be a modest benefit to be had by using LRYGB over LVSG.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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