Weight Loss Following Hepatopancreatobiliary Surgery. How Much is Too Much? A Retrospective Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle