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Enregistrement W4413094256 · doi:10.1556/650.2025.33362

Speciális vonatkozások a bariátriai sebészetben

2025· review· hu· W4413094256 sur OpenAlexaff
Gábor Barcsák, Allan Okrainec, Timothy Jackson, Todd Penner, Intekhab Hossain, Eviatar Kuhnreich, Áron Altorjay, Andras B. Fecso

Notice bibliographique

RevueOrvosi Hetilap · 2025
Typereview
Languehu
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bariatric surgery is proven to be the most effective treatment for obesity and its associated metabolic diseases. In this review article, we aim to present the current developments and specific aspects of metabolic surgery, based on the scientific literature and the current trends of some high-volume bariatric centers. In North America – as well as in Europe and Hungary –, the most common bariatric procedures are the laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass and the sleeve gastrectomy. A relatively new malabsorptive procedure, the single anastomosis duodenal-ileal bypass, is also being performed with increasing frequency. This article provides an overview of the long-term outcomes of these surgeries in terms of weight loss and their impact on comorbidities, based on relevant scientific literature from recent years. We also discuss the main factors influencing the choice of surgical technique, such as gastroesophageal reflux disease, hiatal hernia, preoperative body mass index, and the severity of associated diseases. Revision options are also addressed. Given the essential role of a multidisciplinary approach in modern bariatric surgery, we briefly touch on endobariatric procedures as well. Considering the severity of obesity in Hungary and the increasing number of bariatric procedures in the country, we believe our article may be of interest to the Hungarian medical community. Orv Hetil. 2025; 166(32): 1243–1249.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,009

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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