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Enregistrement W4386949948 · doi:10.35366/112646

Impacto del bypass gástrico en Y de Roux como tratamiento de reflujo gastroesofágico en pacientes con obesidad en un centro de tercer nivel

2023· article· es· W4386949948 sur OpenAlexaff
Miguel Ángel Medina Medrano, Salvador Medina González, Diana Gabriela Maldonado Pintado, María Angélica Maldonado Vázquez, Luis Antonio Romano Bautista, Diego Adrián Vences Anaya, Javier Alvarado Durán, Federico Armando Castillo González

Notice bibliographique

RevueActa Médica Grupo Ángeles · 2023
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesRoux-en-Y anastomosisGastric bypassObesityInternal medicineWeight loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: la obesidad es el principal factor de riesgo modificable para el desarrollo de enfermedades crónicas, incluyendo reflujo gastroesofágico (RGE).México es el país con la prevalencia más alta de sobrepeso (43.9%) en Latinoamérica.El RGE afecta a un tercio de la población general y hasta 70% de los pacientes con obesidad.El bypass gástrico en Y de Roux (BGYR) ha demostrado ser altamente efectivo en pacientes con obesidad severa y RGE, con 97% de remisión de síntomas; este estudio busca demostrar el impacto que tiene el BGYR sobre el RGE, en pacientes con obesidad, que no responden a un tratamiento convencional.Material y métodos: estudio retrospectivo, observacional, analítico con base en expedientes clínicos de pacientes con obesidad y RGE sometidos a BGYR.Resultados: se estudiaron 84 pacientes con RGE y obesidad, con lo que se obtuvo una remisión clínica de hasta 89.7% (p < 0.001), una disminución del grado de esofagitis por hallazgo endoscópico (p < 0.001) y del reflujo a través del esofagograma (p < 0.039) posterior a un año del BGYR.Conclusión: el BGYR es una herramienta útil en el tratamiento de RGE en pacientes con obesidad refractarios a tratamiento convencional, con remisión clínica de sintomatología.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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