Iron deficiency following bariatric surgery: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency is a common consequence of bariatric surgery and frequently leads to anemia. Our study reports the incidence and predictors of iron deficiency, iron deficiency anemia (IDA), and IV iron use after bariatric surgery. We conducted a retrospective study of all adult patients who underwent bariatric surgery from January to December 2012 at the regional bariatric surgery center in Hamilton, Ontario, Canada, and were followed for at least 6 months. Time-to-event data were presented as Kaplan-Meier curves. Cox regression analysis was used to identify outcome predictors. A total of 388 patients met the inclusion criteria. Iron deficiency, IDA, and the use of IV iron were reported in 43%, 16%, and 6% of patients, respectively, with a mean follow-up of 31 months. The cumulative incidence of iron deficiency and IDA increased with longer follow-up, and there was a significant increase in IV iron use starting 3 years after surgery. Malabsorptive procedures (hazard ratio [HR], 1.92; 95% confidence interval [CI], 1.20-3.06; P = .006) and low baseline ferritin (HR, 0.96; 95% CI, 0.95-0.97; P < .001) were associated with an increased risk of iron deficiency. Young age (HR, 0.90; 95% CI, 0.82-0.99; P = .028), baseline anemia (HR, 19.6; 95% CI, 7.85-48.9; P < .001), and low baseline ferritin (HR, 0.96; 95% CI, 0.95-0.98; P < .001) were associated with an increased risk of IDA. Our results suggest that IDA is a delayed consequence of bariatric surgery and that preoperative assessment of patient risk may be possible.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».