Impacto del bypass gástrico sobre el Índice masa corporal de adultos diabéticos en el primer año postquirúrgico
Bibliographic record
Abstract
La obesidad y la Diabetes Mellitus tipo 2 representan un problema de salud pública a nivel mundial. El bypass Gástrico con Y de Roux (BPGYR) se considera la técnica quirúrgica de referencia en el tratamiento a largo plazo de la obesidad severa. La presente investigación tuvo como objetivo determinar el impacto del BPGYR sobre el índice de masa corporal de adultos diabéticos en el primer año postquirúrgico. La muestra estuvo conformada por 32 obesos diabéticos tipo 2 (11 hombres y 21 mujeres con una edad promedio de 39±10 años). Se realizó evaluación antropométrica (Peso, talla, IMC, % perdido del exceso de IMC (%PPEIMC), % de peso excedido perdido (%PEP) Se aplicó t de Student y Chi cuadrado. Se encontró que los hombres presentaron un peso corporal de 133±28 kg, IMC=43,7±6,8 kg/m2, IMC deseable=27,4±2,96 kg/m2; mientras que en las mujeres, el peso promedio fue 101±16 kg, IMC =38±5 kg/m2 y un IMC deseable de 25±2,1 kg/m2. La pérdida de peso corporal al año fue de 31,1±10,2 kg con un % PEP de 44,9±12,5% y % PPEIMC 78,4±14,0% En cuanto al porcentaje de IMC corporal perdido al año de la cirugía el 75% logró una pérdida excelente (80% de las mujeres y 64% de los hombres), 9 % bueno Y 16% malo. Se concluye que el BPGYR es una estrategia quirúrgica útil en la pérdida de peso corporal de estos pacientes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".