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Enregistrement W4406244930 · doi:10.3390/jcm14020424

Perioperative Outcomes in Patients with and Without Chronic Preoperative Therapeutic Anticoagulation Undergoing Metabolic Surgery at an Academic Medical Center

2025· article· en· W4406244930 sur OpenAlexaff
Sami Fares, Juan S. Barajas‐Gamboa, Kevin Zhan, Jerry T. Dang, Valentin Mocanu, Mélissa Wills, Gabriel Díaz Del Gobbo, Carlos Abril, Juan Pablo Pantoja, Alfredo D. Guerron, Javed Raza, Ricard Corcelles, John Rodriguez, Matthew Kroh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeSurgeryCenter (category theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Patients on chronic anticoagulation undergoing metabolic surgery represent an increased risk of complications, including both bleeding and thrombotic events, such as deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE). The optimal perioperative management of patients who are receiving chronic anticoagulation therapy (CAT) is complex. In the colorectal surgery literature, patients on CAT have a 10% rate of peri-procedural bleeding and a 3% rate of thromboembolism. The aim of this study was to evaluate and compare the safety and postoperative outcomes between patients with and without CAT undergoing Roux-en-Y gastric bypass (RYGB) or sleeve gastrectomy (SG) at a tertiary referral center in the United Arab Emirates (UAE). Methods: All patients who underwent primary bariatric surgery between September 2015 and July 2019 were retrospectively reviewed. The first group included patients with CAT, and the second group included patients without CAT. Demographics, perioperative outcomes, and postoperative results were examined. Results: Our study included 542 patients, 22 (4%) with CAT and 520 (96%) without CAT. Mean age was 46.3 ± 10.5 years in the CAT group and 36.0 ± 11.7 years in the non-CAT group (p < 0.001); median BMI was 41.8 (range 33.1–61.3) and 42.7 (range 30.1–78.4) kg/m2, respectively (p = 0.52). The CAT group had significantly higher rates of hypertension (77.2% vs. 32.5%, p < 0.001), obstructive sleep apnea (81.8% vs. 31.5%, p < 0.001), and coronary artery disease (31.8% vs. 2.8%, p < 0.001). In the CAT group, 8/22 (36.4%) patients underwent Roux-en-Y gastric bypass and 14/22 (63.6%) sleeve gastrectomy, compared to 228/520 (43.8%) and 292/520 (56.2%), respectively, in the non-CAT group (p = 0.51). There were no statistically significant differences in postoperative emergency department (ED) visits (18.1% vs. 24.2%, p = 0.51), early major complications (4.5% vs. 3.4%, p = 0.54), readmission rates within 30 days (4.5% vs. 3.6%, p = 0.56), or late complications (4.5% vs. 4.2%, p = 0.60). Mean length of stay was significantly longer in the CAT group (4.6 vs. 2.6 days, p < 0.001). The mean follow-up was 10 ± 7.3 months for the CAT cohort and 11 ± 9.7 months for the non-CAT cohort (p = 0.22). Weight loss outcomes at 12 months were comparable, with a percent total body weight loss (TBWL) of 27.0 ± 7.3% in the CAT group and 28.9 ± 8.3% in the non-CAT group (p = 0.29). There were no deaths in either group. Conclusions: In this series, at a tertiary referral center in the UAE, metabolic surgery is safe for CAT patients. Multidisciplinary preoperative preparation might be warranted to avert potential complications.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
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