Severe Obesity Is Associated With Increased Risk of Early Complications and Extended Length of Stay Following Coronary Artery Bypass Grafting Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Better understanding of the relationship between obesity and postsurgical adverse outcomes is needed to provide quality and efficient care. We examined the relationship of obesity with the incidence of early adverse outcomes and in-hospital length of stay following coronary artery bypass grafting surgery. METHODS AND RESULTS: We analyzed data from 7560 patients who underwent coronary artery bypass grafting. Using body mass index (BMI; in kg/m(2)) of 18.5 to 24.9 as a reference, the associations of 4 BMI categories (25.0-29.9, 30.0-34.9, 35.0-39.9, and ≥40.0) with rates of operative mortality, overall early complications, subgroups of early complications (ie, infection, renal and pulmonary complications), and length of stay were assessed while adjusting for clinical covariates. There was no difference in operative mortality; however, higher risks of overall complications were observed for patients with BMI 35.0 to 39.9 (adjusted odds ratio 1.35, 95% CI 1.11-1.63) and ≥40.0 (adjusted odds ratio 1.56, 95% CI 1.21-2.01). Subgroup analyses identified obesity as an independent risk factor for infection (BMI 30.0-34.9: adjusted odds ratio 1.60, 95% CI 1.24-2.05; BMI 35.0-39.9: adjusted odds ratio 2.34, 95% CI 1.73-3.17; BMI ≥40.0: adjusted odds ratio 3.29, 95% CI 2.30-4.71). Median length of stay was longer with BMI ≥40.0 than with BMI 18.5 to 24.9 (median 7.0 days [interquartile range 5 to 10] versus 6.0 days [interquartile range 5 to 9], P=0.026). CONCLUSIONS: BMI ≥40.0 was an independent risk factor for longer length of stay, and infection was a potentially modifiable risk factor. Greater perioperative attention and intervention to control the risks associated with infection and length of stay in patients with BMI ≥40.0 may improve patient care quality and efficiency.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».