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Enregistrement W2020852055 · doi:10.1007/s00268-012-1821-8

Effect of Obesity and Decompressive Laparotomy on Mortality in Acute Pancreatitis Requiring Intensive Care Unit Admission

2012· article· en· W2020852055 sur OpenAlexaff
Philip J. Davis, Karim M. Eltawil, Bassam Abu‐Wasel, Mark Walsh, Trevor Topp, Michele Molinari

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Surgery and Complications
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute pancreatitisOdds ratioIntensive care unitBody mass indexAbdominal compartment syndromeMortality rateInternal medicineConfidence intervalObesityAbdominal surgeryRetrospective cohort studyCardiac surgeryVascular surgeryUnivariate analysisSurgeryMultivariate analysisAbdomen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Controversy still exists on the effect that obesity has on the morbidity and mortality in severe acute pancreatitis (SAP). The primary purpose of this study was to compare the mortality rate of obese versus nonobese patients admitted to the ICU for SAP. Secondary goals were to assess the potential risk factors for abdominal compartment syndrome (ACS) and to investigate the performance of validated scoring systems to predict ACS and in-hospital mortality. METHODS: A retrospective cohort of adults admitted to the ICU for SAP was stratified by their body mass index (BMI) as obese and nonobese. The rates of morbidity, mortality, and ACS were compared by univariate and multivariate regression analyses. Areas under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminating performance of severity scores and other selected variables to predict mortality and the risk of ACS. RESULT: Forty-five patients satisfied the inclusion criteria and 24 (53 %) were obese with similar characteristics to nonobese patients. Among all the subjects, 11 (24 %) died and 16 (35 %) developed ACS. In-hospital mortality was significantly lower for obese patients (12.5 vs. 38 %; P = 0.046) even though they seemed to develop ACS more frequently (41 vs. 28 %; P = 0.533). At multivariable analysis, age was the most significant factor associated with in-hospital mortality (odds ratio (OR) = 1.273; 95 % confidence interval (CI) 1.052-1.541; P = 0.013) and APACHE II and Glasgow-Imrie for the development of ACS (OR = 1.143; 95 % CI 1.012-1.292; P = 0.032 and OR = 1.221; 95 % CI 1.000-1.493; P = 0.05) respectively. Good discrimination for in-hospital mortality was observed for patients' age (AUC = 0.846) and number of comorbidities (AUC = 0.801). ACS was not adequately predicted by any of the clinical severity scores (AUC = 0.548-0.661). CONCLUSIONS: Patients' age was the most significant factor associated with mortality in patients affected by SAP. Higher APACHE II and Glasgow-Imrie scores were associated with the development of ACS, but their discrimination performance was unsatisfactory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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