Validation of the Individualized Metabolic Surgery score in predicting long‐term remission of diabetes after duodenal switch‐type procedures
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To validate the Individualized Metabolic Surgery (IMS) score and assess long-term remission of type 2 diabetes (T2D) after duodenal switch (DS)-type procedures in patients with obesity. In addition, to help guide metabolic procedure selection for those patients categorized as having severe T2D. MATERIALS AND METHODS: This is a retrospective single cohort study of all patients with T2D and severe obesity, who underwent DS-type procedures at a single institution from December 2010 to December 2018. Study endpoints included validating the IMS score in our cohort and evaluating the impact of DS-type procedures on long-term (≥ 5 years) remission of T2D, especially in patients with severe disease. A receiver operator characteristic curve was used to assess the accuracy of the IMS score using the area under the curve (AUC). RESULTS: The study cohort included 30 patients with complete baseline and long-term glycaemic data after their index DS-type surgery. Twelve patients (40%) were classified with severe T2D, and the distribution of IMS-based severity groups was similar between our cohort and the original IMS study (P = .42). IMS scores predicted long-term T2D remission with AUC = 0.77. Patients with IMS-based severe diabetes achieved significantly higher long-term remission after DS-type procedures compared with gastric bypass and/or sleeve gastrectomy from the original IMS study (42% vs. 12%; P < .05). CONCLUSIONS: The IMS score properly classifies the severity of T2D in our study cohort and adequately predicts its long-term remission after DS-type procedures. While T2D remission decreases with more severe IMS scores, long-term remission remains high after DS-type procedures among patients with severe disease.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».