Cirugía bariátrica es un factor de riesgo para formación de cálculos biliares: Revisión sistemática y meta-análisis
Bibliographic record
Abstract
Comparar la proporción de colelitiasis entre pacientes sometidos a gastrectomía en manga (GM) y bypass gástrico en Y de Roux (BGYR) mediante una revisión sistemática y metaanálisis. Material y métodos: Se realizó una búsqueda en PubMed, Scopus, Web of Science y EMBASE siguiendo la metodología PRISMA 2020. Se incluyeron estudios observacionales (cohortes y casos y controles) que evaluaron la incidencia de colelitiasis tras GM y BGYR. La evaluación del riesgo de sesgo se realizó con la escala de Newcastle-Ottawa (NOS). Se calculó el odds ratio (OR) combinado con intervalos de confianza al 95% utilizando un modelo de efectos aleatorios. Resultados: De 2,104 registros identificados, se incluyeron 10 estudios (n = 195,665 pacientes). La mayoría de los estudios mostró un riesgo reducido de colelitiasis tras GM en comparación con BGYR. El OR combinado fue 0.68 (IC 95%: 0.53–0.88, p = 0.003), indicando un menor riesgo de colelitiasis en la GM. Sin embargo, se observó alta heterogeneidad entre los estudios (I² = 75%), posiblemente atribuible a diferencias en diseño, características poblacionales y métodos de seguimiento. La calidad metodológica de los estudios fue moderada a alta, con puntuaciones NOS entre 6 y 8. Conclusiones: La gastrectomía en manga se asocia a una menor incidencia de colelitiasis en comparación con el bypass gástrico en Y de Roux. Sin embargo, la heterogeneidad observada resalta la necesidad de estudios adicionales con mayor uniformidad metodológica
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 | 0.014 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.018 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".