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Enregistrement W1997846914 · doi:10.7326/0003-4819-159-12-201312170-00021

Obesity and Serious Infections

2013· letter· en· W1997846914 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitrios Farmakiotis

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityIncidence (geometry)Internal medicineRespiratory tract infectionsRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Letters17 December 2013Obesity and Serious InfectionsDimitrios Farmakiotis, MDDimitrios Farmakiotis, MDFrom Baylor College of Medicine, Houston, Texas.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-159-12-201312170-00021 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:In their recent In the Clinic, Tsai and Wadden (1) include increased susceptibility to influenza, as well as skin and soft tissue infections, in their comprehensive list of obesity-associated health consequences. I would like to highlight some additional issues of potential clinical significance about the well-described but often underrecognized association between obesity and infection (2).In several studies, obesity has been identified as an important risk factor for higher incidence of and worse outcomes from surgical wound, respiratory, periodontal, and urinary tract infections (2–4). Those associations are definitely influenced by comorbid conditions and management pitfalls that occur ...References1. Tsai AG and Wadden TA. In the clinic: obesity. Ann Intern Med. 2013;159:ITC3-1-ITC3-15 LinkGoogle Scholar2. Falagas ME and Kompoti M. Obesity and infection. Lancet Infect Dis. 2006;6:438-46. [PMID: 16790384] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Kwong JC, Campitelli MA, and Rosella LC. Obesity and respiratory hospitalizations during influenza seasons in Ontario, Canada: a cohort study. Clin Infect Dis. 2011;53:413-21. [PMID: 21844024] CrossrefMedlineGoogle Scholar4. Almond MH, Edwards MR, Barclay WS, and Johnston SL. Obesity and susceptibility to severe outcomes following respiratory viral infection. Thorax. 2013;68:684-6. [PMID: 23436045] CrossrefMedlineGoogle Scholar5. Bishara J, Farah R, Mograbi J, Khalaila W, Abu-Elheja O, Mahamid M, et al. Obesity as a risk factor for Clostridium difficile infection. Clin Infect Dis. 2013;57:489-93. [PMID: 23645850] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAuthors: Dimitrios Farmakiotis, MDAffiliations: From Baylor College of Medicine, Houston, Texas.Disclosures: None disclosed. Forms can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=L13-1075. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoObesity Adam Gilden Tsai , Thomas A. Wadden Obesity and Serious Infections Adam Gilden Tsai and Thomas A. Wadden Metrics 17 December 2013Volume 159, Issue 12Page: 859KeywordsAntibacterialsAntibioticsBody weightC difficile colitisClostridium difficileCohort studiesCytokinesHospitalizationsImmune systemMedical risk factorsMicrobiomeMorbid obesityObesityOverweightPhagocytosisSoft tissue infectionsT cellsUrinary tract infections ePublished: 17 December 2013 Issue Published: 17 December 2013 Copyright & PermissionsCopyright © 2013 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,014

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,364 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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