The Relationship of Body Mass Index to Outcomes after Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the effect of body mass index (BMI) on in-hospital outcomes in patients undergoing percutaneous coronary intervention (PCI) at a tertiary care hospital center in Ontario, Canada. BACKGROUND: Obesity is present in a large population of patients undergoing revascularization with PCI. METHODS: Retrospective analysis of 4,631 patients aged 62.0 +/- 12 years, stratified by BMI into five groups: nonobese (<25 kg/m2); overweight (25-29.9 kg/m2); class I obese (30-34.9 kg/m2); class II obese (35-39.9 kg/m2); and class III obese (> or =40 kg/m2). RESULTS: A BMI >25 kg/m2 was present in 79% of patients, and 35% were obese (BMI > or =30 kg/m2). Obese patients, particularly the class III obese, were significantly younger and had higher prevalence of diabetes, hypertension, and dyslipidemia (P < 0.0001). After adjustment for several covariates, lower BMI was independently associated with higher risk of major bleeding requiring transfusion (adjusted odds ratio [OR]= 1.40, 95% confidence interval [CI] 1.04-1.88, P = 0.025), and femoral hematoma (adjusted OR = 1.14, 95% CI 1.05-1.25, P = 0.003) in lean (<20 kg/m2) and normal BMI (20-24.9 kg/m2) patients. Obesity was not associated with death, myocardial infarction, repeat PCI, coronary artery bypass grafting, or major adverse cardiac event. CONCLUSIONS: Obesity is not associated with increased risk of adverse postprocedural in-hospital outcomes. These findings, however, do not discount the need for sustained efforts in secondary prevention of obesity and its consequences.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».