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Enregistrement W3184407815 · doi:10.1177/15533506211031453

Weight Loss Following Hepatopancreatobiliary Surgery. How Much is Too Much? A Retrospective Cohort Study

2021· article· en· W3184407815 sur OpenAlexaff
Betty H. Zhang, Sanaa Ghazi Faisal, Leyo Ruo, Marko Šimunović, María Inés Pinto-Sánchez, Pablo E. Serrano

Notice bibliographique

RevueSurgical Innovation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensImpactMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studySurgeryGeneral surgeryWeight lossObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims. Postoperative weight loss is common following hepato-pancreato-biliary (HPB) surgical resections; however, the extent of weight loss and the association with poor outcomes have not been well described. We assessed the average percentage of weight loss and risk factors associated with sustained postoperative weight loss. Materials and Methods. We enrolled patients undergoing major HPB surgical resections from 2011–2016 at a single institution. We evaluated percent change in weight postoperatively, incidence of complications, and nutritional clinical markers at 1, 3, and 6 months postoperatively compared to preoperative baseline. We used multiple logistic regression to evaluate factors associated with significant weight loss (>10% from baseline) at 3 months from surgery. Results. Among 262 patients undergoing HPB surgery, liver surgery patients lost 2.5% of baseline weight at 3 months postoperatively but regained baseline weight by 6 months. Pancreatic surgery patients lost 7.7% at 3 months and were unable to recover their baseline weights at 6 months. Forty-three (16%) patients had major postoperative complications including abdominal abscess (5.3%) and anastomotic leak (3.8%). Patients who experienced major postoperative complications had a greater percentage weight loss at 3 months compared to those without major complications: median 11% (interquartile range (IQR): 7%–15%) vs 4% (IQR: 0%–8%), P < .001. In the multivariable analysis, major postoperative complications were associated with significant weight loss at 3 months (OR 3.39, 95% CI 1.38–8.33). Conclusions. Due to the association of weight loss and major postoperative complications, patients who experience significant weight loss (>10% from baseline) may benefit from nutritional assessment for dietary intervention.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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