Zinc status following different bariatric procedures: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study evaluated perioperative changes in serum zinc levels following different bariatric procedures and provided evidence-based recommendations for postoperative monitoring and supplementation.Methods PubMed, Embase, the Cochrane Library, Web of Science and CNKI were systematically searched from inception to July 2025. Eligible studies compared pre- and postoperative serum zinc levels in individuals with obesity undergoing bariatric surgery. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS), and the certainty of evidence was graded using the GRADE approach. Pooled analyses were conducted with StataSE 17.0.Results Twelve studies including 2,529 participants were analysed, with overall quality rated as high. Compared with baseline, pooled standardized mean differences (SMDs) in serum zinc at 3 months, 6 months, 1 year, and 2 years postoperatively were −0.12 (95% CI: −0.27 to 0.04, I2 = 57.9%, τ2 = 0.0265, p = 0.149), −0.36 (95% CI: −0.58 to −0.14, I2 = 82.2%, τ2 = 0.1043, p = 0.001), −0.35 (95% CI: −0.53 to −0.16, I2 = 81.9%, τ2 = 0.0769, p = 0.001), and −0.36 (95% CI: −0.95 to 0.24, I2 = 97.2%, τ2 = 0.3515, p = 0.240), respectively. Subgroup analysis showed no significant changes at 3 months across procedures. However, zinc levels significantly decreased at 6 and 12 months after Roux-en-Y gastric bypass (RYGB) and mini-gastric bypass (MGB), but not after sleeve gastrectomy (SG). At 2 years, no significant reduction was observed in any group. The certainty of evidence for zinc changes was rated as moderate.Conclusion Serum zinc levels decline significantly during the first postoperative year, particularly after RYGB and MGB, while SG shows minimal impact. Routine zinc monitoring and individualized supplementation are recommended within the first year after surgery to prevent deficiency-related complications.Registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251138846
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».