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Enregistrement W1971631811 · doi:10.1001/jamasurg.2013.3953

A Simple Prediction Rule for All-Cause Mortality in a Cohort Eligible for Bariatric Surgery

2013· article· en· W1971631811 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBody mass indexComorbidityOdds ratioPopulationLogistic regressionDemographyOddsObesityCohortSurgeryPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Current eligibility criteria for bariatric surgery use arbitrarily chosen body mass index (BMI) (calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared) thresholds, an approach that has been criticized as arbitrary and lacking evidence. OBJECTIVES: To verify the importance of BMI as a mortality predictor, to identify other important mortality predictors, and to construct a mortality prediction rule in a population eligible for bariatric surgery. DESIGN: We studied individuals from a population-representative register who met contemporary eligibility criteria for bariatric surgery (BMI, ≥35.0 alone or 30.0-34.9 with an obesity-related comorbidity) from January 1, 1988, through December 31, 1998. We used binary logistic regression to construct a parsimonious model and a clinical prediction rule for 10-year all-cause mortality. SETTING: The United Kingdom General Practice Research Database, a population-representative primary care registry. PARTICIPANTS: Fifteen thousand three hundred ninety-four patients aged 18 to 65 years. EXPOSURE: Bariatric surgery. MAIN OUTCOME AND MEASURE: Ten-year all-cause mortality. RESULTS: Mean (SD) age was 46.9 (11.9) years, BMI was 36.2 (5.5), and 63.2% of the patients were women. All-cause mortality was 2.1%, and mean follow-up duration was 9.9 years. The final model, which included age (odds ratio, 1.09 per year [95% CI, 1.07-1.10]), type 2 diabetes mellitus (2.25 [1.76-2.87]), current smoking (1.62 [1.28-2.06]), and male sex (1.50 [1.20-1.87]), had a C statistic of 0.768. Although BMI significantly predicted mortality (odds ratio, 1.03 per unit [95% CI, 1.01-1.05]), it did not improve model discrimination or calibration. We divided clinical prediction rule scoring into 4 tiers. All-cause mortality was 0.2% in tier 1, 0.9% in tier 2, 2.0% in tier 3, and 5.2% in tier 4. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: All-cause 10-year mortality in obese individuals eligible for bariatric surgery can be estimated using a simple 4-variable prediction rule based on age, sex, smoking, and diabetes mellitus. Body mass index was not an important mortality predictor. Further work is needed to define low, moderate, and high absolute risk thresholds and to provide external validation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle