Multimorbidity in a prospective cohort: Prevalence and associations with weight loss and health status in severely obese patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence of multimorbidity (≥2 chronic conditions) in severely obese patients and its associations with weight loss and health status over 2 years. METHODS: In a prospective cohort including 500 severely obese adults, self-reported prevalence of 20 chronic conditions was calculated at baseline and 2 years. Multivariable logistic regression models were fitted to test the covariate-adjusted associations between ≥5% weight reduction and reduction in multimorbidity and the association between health status (visual analogue scale [VAS]) and reduction in multimorbidity over 2 years. RESULTS: After 2 years, mean weight change was -12.9 ±18.7 kg, 53% had ≥5% weight reduction, mean change in VAS was 11.5 ± 21.2, and 53.5% had ≥10% increase in VAS. Multimorbidity was reported in 95.4% and 92.8% patients at baseline and 2 years, respectively. Weight loss (≥5%) over 2 years was associated with reduction in multimorbidity (adjusted OR = 1.7, 95% CI 1.1-2.7). Reduction in multimorbidity was associated with clinically important improvements (≥10% increase in VAS) in health status (adjusted OR = 2.5, 95% CI 1.6, 4.0). CONCLUSIONS: Multimorbidity is common in severely obese patients. Having ≥5% weight reduction over 2 years was associated with a reduction in multimorbidity, which was also associated with improvements in health status.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».