Preoperative weight loss in women with obesity in gynaecologic oncology: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Summary To retrospectively review the efficacy of short term supervised medical weight loss for women with obesity, body mass index (BMI ≥40 kg/m2) in gynaecologic oncology, and the associated perioperative and pathologic outcomes. A retrospective study of a dedicated preoperative weight loss clinic for gynaecologic oncology patients from March to December 2019. Statistical analysis was performed with McNemar's test for correlated proportions, Pearson's correlation tests for continuous variables, and paired t‐tests to compare means. Generalized estimating equations (GEE) were used to determine the factors associated with weight loss over time. A P‐value of <.05 was used for statistical significance. Review of cases up‐graded after surgery was performed by a gynaecologic pathologist. There were a total of 49 women included in the study. The most common referral reason was endometrioid carcinoma or hyperplasia of the endometrium (77.6%). Mean initial weight was 130.2 kg, and corresponding mean BMI 48.1 kg/m2. Patients attended on average nine preoperative weight loss visits. A significant difference between initial weight and weight at surgery was demonstrated, from 129.6 to 118.0 kg (8.4% weight loss) (P < .0001). This difference persisted to their post‐surgical visit, with an additional mean loss of 1.89 kg (9.4% weight loss) (P = .044). The majority (92.1%) of patients with endometrial pathology had surgical management, and of these 85.7% were minimally invasive. Preoperative weight loss is a feasible option in gynaecologic oncology patients. Greater understanding of clinical significance, follow‐up, and ideal target population for this intervention is needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».