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Enregistrement W2625112061 · doi:10.1161/circoutcomes.10.suppl_3.060

Abstract 060: Association of Body Mass Index With Risk Factor Optimization and Guideline Directed Medical Therapy in Veterans With Cardiovascular Disease

2017· article· en· W2625112061 sur OpenAlexaff
Ravi S. Hira, Julia M. Akeroyd, David J. Ramsey, Yashashwi Pokharel, Hani Jneid, Christie M. Ballantyne, Laura A. Petersen, Salim S. Virani

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnderweightBody mass indexOverweightObesity paradoxInternal medicineRisk factorDiabetes mellitusStatinObesityEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity is an epidemic in the United States and has been linked to the development of cardiovascular diseases (CVD) including atherosclerosis, heart failure and hypertension. However, obesity has been associated with better survival once CVD is established and has been referred to as the “obesity paradox”. Medical management and risk factor optimization are recommended for patients with all forms of CVD. The association of body mass index (BMI) with performance measure compliance is not known. Methods: In a large national cohort, we identified 1,242,015 patients with CVD receiving care in 130 Veterans Affairs facilities between 10/1/2013 and 9/30/2014. CVD was defined as the presence of ischemic heart disease, peripheral artery disease, or ischemic cerebrovascular disease. We assessed the frequency of compliance with performance measures in patients divided into 5 groups: underweight (BMI <18.5 Kg/m 2 ), normal BMI (18.5-24.9 Kg/m 2 ), overweight (25-29.9 Kg/m 2 ), obese (30-39.9 Kg/m 2 ), and extremely obese (>=40 Kg/m 2 ). We compared compliance with hypertension control (BP <140/90 mmHg), diabetes control (HbA1C <=9% among diabetics), use of statin, and use of antiplatelet therapy among the 5 groups. A composite of all 4 measures (BP control, statin use, antiplatelet use, HbA1C <=9% among diabetics) termed optimal medical therapy (OMT) was also compared among the groups. Multivariable logistic regression was performed with normal BMI as the referent category. Results (Table): Underweight comprised 12,623 (1.1%), normal BMI 230,471 (20.5%), overweight 413,590 (36.8%), obese 404,105 (36%), and extremely obese 61,778 (5.5%). Compliance with risk factor control (hypertension and diabetes control) was higher in the underweight and normal BMI group and lowest in the extremely obese group. However, statin and antiplatelet use was lowest in the underweight group and highest in the obese and extremely obese groups. Overall, only 32.7%-45.5% received OMT (i.e. met the composite measure) and was highest in the overweight group. Conclusions: Compliance with OMT was low in all patients. Patients that were underweight and extremely obese were least likely to receive OMT. Our results suggest potential for improvement in OMT for all CVD patients especially those that are underweight and extremely obese.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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