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Enregistrement W2577788732 · doi:10.1097/hco.0000000000000370

The impact of obesity on heart failure

2017· review· en· W2577788732 sur OpenAlexaff
Alexander Zhai, Haissam Haddad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityHeart failureObesity paradoxWeight lossMechanism (biology)Intensive care medicinePopulationCardiologyInternal medicineEnvironmental healthOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Obesity, a growing global health problem, contributes to the development of heart failure. However, increased BMI seems protective for those with established disease, a phenomenon known as the 'obesity paradox'. In this review, we outline the mechanism through which obesity can contribute to the development of heart failure, explore the concept of obesity paradox, and highlight the challenges that obesity presents for advanced heart failure therapy. RECENT FINDINGS: Although the mechanism underlying the obesity paradox is complex, meta-analysis shows that intentional weight loss through bariatric surgery can indeed improve cardiac structure and function. With regard to ventricular assist device therapy in obese patients, recent studies demonstrate that while obesity was indeed associated with higher likelihood of complications, there were no statistically significant differences in terms of mortality or delisting from cardiac transplant waiting list. SUMMARY: Obesity is strongly associated with the development of heart failure, through direct and indirect mechanisms. Although clear consensus regarding weight reduction in this patient population is lacking, there is mounting clinical evidence that intentional weight loss may be beneficial, in spite of the well-recognized obesity paradox, particularly as the presence of obesity presents unique challenges in the advanced therapy of heart failure patients.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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