Relationship between body mass index and short-term postoperative prognosis in patients undergoing colorectal cancer surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a state in which excess heat is converted into excess fat, which accumulates in the body and may cause damage to multiple organs of the circulatory, endocrine, and digestive systems. Studies have shown that the accumulation of abdominal fat and mesenteric fat hypertrophy in patients with obesity makes laparoscopic surgery highly difficult, which is not conducive to operation and affects patient prognosis. However, there is still controversy regarding these conclusions. AIM: To explore the relationship between body mass index (BMI) and short-term prognosis after surgery for colorectal cancer. METHODS: PubMed, Embase, Ovid, Web of Science, CNKI, and China Biology Medicine Disc databases were searched to obtain relevant articles on this topic. After the articles were screened according to the inclusion and exclusion criteria and the risk of literature bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, the prognostic indicators were combined and analyzed. RESULTS: = 0.08]. Subgroup analysis revealed that the geographical location of the institute was one of the sources of heterogeneity. Robot-assisted surgery was not significantly different from traditional laparoscopic resection in terms of the incidence of complications. CONCLUSION: Obesity increases the overall complication and SSI rates of patients undergoing colorectal cancer surgery but has no influence on the incidence of anastomotic leak, reoperation rate, and short-term mortality rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».