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Enregistrement W3192951577 · doi:10.1210/endrev/bnab022

Mechanisms of Weight Loss After Obesity Surgery

2021· review· en· W3192951577 sur OpenAlexaff
Elina Akalestou, Alexander D. Miras, Guy A. Rutter, Carel W. le Roux

Notice bibliographique

RevueEndocrine Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFP7 HealthBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilRosetrees TrustEuropean CommissionInnovative Medicines InitiativeImperial College Healthcare NHS TrustImperial College LondonIrish Research CouncilDepartment of Health and Social CareNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsImperial College Healthcare CharityDiabetes UKBritish Society for NeuroendocrinologyHealth Research BoardWellcome Trust
Mots-clésWeight lossObesityAppetiteMedicineGastrointestinal tractWeight Loss SurgeryEnergy expenditurePsychological interventionObesity SurgeryIntensive care medicineBioinformaticsPhysiologySurgeryEndocrinologyInternal medicineGastric bypassBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity surgery remains the most effective treatment for obesity and its complications. Weight loss was initially attributed to decreased energy absorption from the gut but has since been linked to reduced appetitive behavior and potentially increased energy expenditure. Implicated mechanisms associating rearrangement of the gastrointestinal tract with these metabolic outcomes include central appetite control, release of gut peptides, change in microbiota, and bile acids. However, the exact combination and timing of signals remain largely unknown. In this review, we survey recent research investigating these mechanisms, and seek to provide insights on unanswered questions over how weight loss is achieved following bariatric surgery which may eventually lead to safer, nonsurgical weight-loss interventions or combinations of medications with surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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