Impact of weight trajectory after bariatric surgery on co-morbidity evolution and burden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bariatric surgery, such as Roux-en-Y gastric bypass [RYGB] has been shown to be an effective intervention for weight management in select patients. After surgery, different patients respond differently even to the same surgery and have differing weight-change trajectories. The present analysis explores how improving a patient's post-surgical weight change could impact co-morbidity prevalence, treatment and associated costs in the Canadian setting. METHODS: Published data were used to derive statistical models to predict weight loss and co-morbidity evolution after RYGB. Burden in the form of patient-years of co-morbidity treatment and associated costs was estimated for a 100-patient cohort on one of 6 weight trajectories, and for real-world simulations of mixed patient cohorts where patients experience multiple weight loss outcomes over a 10-year time horizon after RYGB surgery. Costs (2018 Canadian dollars) were considered from the Canadian public payer perspective for diabetes, hypertension and dyslipidaemia. Robustness of results was assessed using probabilistic sensitivity analyses using the R language. RESULTS: Models fitted to patient data for total weight loss and co-morbidity evolution (resolution and new onset) demonstrated good fitting. Improvement of 100 patients from the worst to the best weight loss trajectory was associated with a 50% reduction in 10-year co-morbidity treatment costs, decreasing to a 27% reduction for an intermediate improvement. Results applied to mixed trajectory cohorts revealed that broad improvements by one trajectory group for all patients were associated with 602, 1710 and 966 patient-years of treatment of type 2 diabetes, hypertension and dyslipidaemia respectively in Ontario, the province of highest RYGB volume, corresponding to a cost difference of $3.9 million. CONCLUSIONS: Post-surgical weight trajectory, even for patients receiving the same surgery, can have a considerable impact on subsequent co-morbidity burden. Given the potential for alleviated burden associated with improving patient trajectory after RYGB, health care systems may wish to consider investments based on local needs and available resources to ensure that more patients achieve a good long-term weight trajectory.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».