Deficiência nutricional no pós-operatório de cirurgia bariátrica: uma revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Obesidade é o acúmulo de gordura prejudicial à saúde, configurando-se como risco para inúmeras patologias. A cirurgia bariátrica apresenta estabilidade na perda de peso a longo prazo. Porém pode ocasionar déficits nutricionais graves, pois micro e macronutrientes essenciais podem não serem absorvidos ou ocorrer uma baixa ingesta da recomendação diária no pós-cirúrgico. Objetivo: Avaliar os déficits nutricionais no pós-operatório da cirurgia bariátrica. Metodologia: Revisão integrativa da literatura nas bases de dados Medline (Via PubMed) e LILACS (Via BVS) por meio dos descritores: “Deficiency Diseases”, “Postoperative Period” e “Bariatric Surgery”, incluídos trabalhos com publicação entre 2018 e 2023, em inglês ou português. Foram encontrados ao total 35, com posterior seleção de 12 artigos devido à leitura minuciosa para a coleta de dados e análise. Resultados: A cirurgia bariátrica consiste no tratamento mais eficaz para obesidade grave. Estes pacientes apresentam alto risco para deficiência nutricional após o procedimento cirúrgico. Há na literatura abordagem sobre os níveis de diversos micronutrientes, são eles principalmente: vitamina A, vitamina D, vitamina B12, ferro e proteínas. Conclusão: Os pacientes obesos submetidos à cirurgia bariátrica são mais suscetíveis a déficits nutricionais. Estes estão relacionados à má absorção, à diminuição da disponibilidade e ingestão alimentar antes e após a cirurgia bariátrica. Constatou-se que, antes e após a cirurgia, as deficiências de vitamina B12, vitamina D e ferro são comuns. Salienta-se a necessidade de maiores estudos, a fim de solucionar as divergências existente e auxiliar na prevenção e tratamento dos déficits nutricionais existentes no pós-operatório da bariátrica.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".