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Enregistrement W3107125656 · doi:10.4254/wjh.v12.i11.1004

Phase angle and non-alcoholic fatty liver disease before and after bariatric surgery

2020· article· en· W3107125656 sur OpenAlexaff
Joise M. Teixeira, Cláudio Augusto Marroni, Paula Rosales Zubiaurre, Ana Cristhina Henz, Lais Faina, Lilian Kethelyn Pinheiro, Cláudio Corá Mottin, Sabrina Alves Fernandes

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Hepatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Composition Measurement Techniques
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFatty liverDiseaseAlcoholic liver diseaseGastroenterologySurgeryGeneral surgeryInternal medicineCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is a global health problem that is continuing to increase in the young population. In Brazil, the frequency of obesity in 2018 was 19.8%. Several comorbidities are directly associated with obesity, such as non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), which is considered the most common liver disorder in Western countries and affects up to 46% of adults. Bariatric surgery is effective in treating obesity and can improve NAFLD; however, the effect of bariatric surgery on body composition, phase angle (PA), and improving NAFLD needs to be further studied. AIM: To analyze the PA in the postoperative period of bariatric surgery and to correlate it with changes in body composition and liver disease. METHODS: This study is a retrospective cohort study of the analysis of the medical records of patients undergoing bariatric surgery in a reference center of a teaching hospital in Porto Alegre over a 2-year period. Patients older than 18 years whose record contained all information relevant to the study were included. The data analyzed were body composition and PA through electrical bioimpedance and NAFLD through liver biopsy in the pre- and postoperative period. The level of significance adopted for the statistical analyses was 5%. RESULTS: We evaluated 379 patients with preoperative data. Regarding PA, 169 patients were analyzed, and 33 patients had liver biopsy pre- and postoperatively with NAFLD information. In total, 79.4% were female, with a mean age of 39.1 ± 10.6 years. The average body mass index (BMI) was 45.9 ± 7.5 kg/m². The PA showed a mean of 5.8 ± 0.62° in the preoperative period and a significant reduction in the postoperative period. A postoperative reduction in body composition data (skeletal muscle mass, fat percentage, fat mass, body cell mass, BMI and visceral fat area) was shown as well. Regarding liver disease, all patients presented a reduction in the degrees and stages of liver disease in the postoperative period, and some had no degree of liver disease at all. CONCLUSION: PA decreased after bariatric surgery, with a direct correlation with weight loss and changes in body composition. The decrease in PA was not correlated with the improvement in NAFLD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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