Cirugía bariátrica y evolución de COVID 19
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN.La obesidad es reconocida como un factor de riesgo para desarrollar la enfermedad por el nuevo coronavirus grave.La cirugía bariátrica previa a la infección pudiera comportarse como un factor protector frente a infecciones graves y muerte.OBJETIVO.Describir el impacto de la cirugía bariátrica en la gravedad y mortalidad de los pacientes con obesidad y enfermedad por el nuevo coronavirus; mediante una revisión sistemática y metaanálisis de la literatura especializada desde 2020-2022.METODOLOGÍA.Se tomaron publicaciones indexadas en bases de datos como Pubmed, Tripdatabase, y Google scholar, sobre el impacto de la cirugía bariátrica previa en la evolución y el pronóstico de los pacientes con enfermedad por el nuevo coronavirus.Se utilizó la escala de Newcastle-Ottawa para evaluar la calidad y riesgo de sesgo.Para el análisis estadístico se utilizó el programa RevMan 5.0.RESULTADOS.Se incluyeron 8 estudios de cohortes, con una población de 137 620 sujetos adultos con obesidad y enfermedad por el nuevo coronavirus; de los cuales, 5638 (4,09%) tenían antecedentes de cirugía bariátrica.En el meta análisis se determinó que, en sujetos con obesidad y enfermedad por el nuevo coronavirus, el antecedente de cirugía bariátrica tuvo un efecto protector frente al uso de ventilación mecánica [OR: 0,68; IC 95%: 0,62-0,75]; (p<0,001) y la mortalidad [OR: 0,57; IC 95%: 0,50-0,65]; (p<0,01).CONCLUSIONES.El antecedente de cirugía bariátrica en sujetos con obesidad parece tener un efecto protector frente a la gravedad definida por el uso de ventilacion mecanica de los pacientes con obesidad y mortalidad por enfermedad por el nuevo coronvirus, por lo que, la reanudación de la actividad quirúrgica bariátrica, a los niveles previos a la pandemia, pudiera representar un beneficio adicional para los sujetos candidatos.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".