Preoperative brain μ-opioid receptor availability predicts weight development following bariatric surgery in women
Notice bibliographique
Résumé
Bariatric surgery is the most effective method for weight loss in morbid obesity. There is significant individual variability in the weight loss outcomes, yet factors leading to postoperative weight loss or weight regain remain elusive. Alterations in the μ-opioid receptor (MOR) and dopamine D2 receptor (D2R) systems are associated with obesity and appetite control, and the magnitude of initial brain receptor system perturbation may predict long-term surgical weight loss outcomes. We tested this hypothesis by studying 19 morbidly obese women (mean BMI 40) scheduled to undergo bariatric surgery. We measured their preoperative MOR and D2R availabilities using positron emission tomography with [11C]carfentanil and [11C]raclopride, respectively, and then assessed their weight development association with regional MOR and D2R availabilities at 24-month follow-up. MOR availability in the amygdala consistently predicted weight development throughout the follow-up period, but no associations were found for D2R. This is the first study to our knowledge to demonstrate that neuroreceptor markers prior to bariatric surgery are associated with postoperative weight development. Postoperative weight regain may derive from dysfunction in the opioid system, and weight loss outcomes after bariatric surgery may be partially predicted based on preoperative brain receptor availability, opening up new potential for treatment possibilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».