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Enregistrement W4297519237 · doi:10.1212/wnl.0000000000201100

Epilepsy Risk Following Bariatric Surgery for Weight Loss

2022· article· en· W4297519237 sur OpenAlexaffabout
Tresah C. Antaya, Amna Qureshi, Lucie Richard, Salimah Z. Shariff, Ahmad Elnahas, Jorge G. Burneo

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpilepsyCohortEpilepsy surgeryPopulationWeight lossRetrospective cohort studyCohort studySurgeryPediatricsObesityProportional hazards modelRisk factorConfoundingPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: A previous study reported finding that epilepsy risk is elevated after bariatric surgery for weight loss; however, this association has not been adequately explored. Our objectives were to (1) estimate the risk of epilepsy after bariatric surgery for weight loss relative to a nonsurgical cohort of patients with an obesity diagnosis and (2) identify epilepsy risk factors among bariatric surgery recipients. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using linked health administrative databases in Ontario, Canada. Participants were accrued between July 1, 2010, and December 31, 2016, and followed until December 31, 2019. All Ontario residents aged 18 years and older who had bariatric surgery during the accrual period were eligible for inclusion in our exposed cohort. Patients hospitalized with a diagnosis of obesity and who did not have bariatric surgery during the accrual period were eligible for inclusion in our unexposed cohort. We excluded patients with a history of seizures, epilepsy, various seizure or epilepsy risk factors, psychiatric disorders, or drug or alcohol abuse/dependence. In our primary analysis, we used inverse probability of treatment weighting to control for confounding. A marginal Cox proportional hazards model was then used to estimate the risk of epilepsy associated with bariatric surgery. A Cox model was also used to identify epilepsy risk factors among exposed participants. RESULTS: The final sample included 16,958 exposed participants and 622,514 unexposed participants. After inverse probability of treatment weighting, the estimated rates of epilepsy were 50.1 and 34.1 per 100,000 person-years among those who did and did not have bariatric surgery, respectively. The hazard ratio for developing epilepsy after bariatric surgery was 1.45 (95% CI = 1.35, 1.56). Among participants who received bariatric surgery, stroke during follow-up increased epilepsy risk (HR = 14.03, 95% CI = 4.26, 46.25). DISCUSSION: In this study, we found that patients with a history of bariatric surgery were at increased risk of developing epilepsy. These findings suggest that epilepsy is a long-term risk associated with bariatric surgery for weight loss.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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