Impact of Obesity on Postoperative Outcomes following cardiac Surgery (The OPOS study): rationale and design of an investigator-initiated prospective study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing levels of obesity worldwide have led to a rise in the prevalence of obesity-related complications including cardiovascular risk factors such as diabetes, hypertension and dyslipidaemia. Healthcare providers believe that overweight and obese cardiac surgery patients are more likely to experience adverse postoperative outcomes. The body mass index (BMI) is the primary measure of obesity in clinical practice, without accounting for a patient's level of cardiopulmonary fitness or muscle mass. The objective of this study is to determine whether fitness capacity of obese cardiac surgical patients and biomarkers, alone or in combination, will help identify patients at risk for adverse outcomes when undergoing cardiac surgery. METHODS AND ANALYSIS: Patients between the ages of 18 and 75 years undergoing elective cardiac surgery are consented to participate in this prospective observational study. Patients will be invited to participate in measures of obesity, functional capacity and exercise capacity assessments, quality of life questionnaires, and blood and tissue sampling for biomarker analysis. The endpoints evaluated are measures other than BMI that could be predictive of short-term and long-term postoperative outcomes. Clinical outcomes of interest are prolonged ventilation, hospital length of stay, renal failure and all-cause mortality. Biomarkers of interest will largely focus on metabolism (lipids, amino acids) and inflammation (adipokines, cytokines and chemokines). ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the institutional review board at the Horizon Health Network. On completion of the study, the results shall be disseminated through conference presentations and publications in peer-reviewed journals. Additionally, the report shall also be diffused more broadly to the general public and the cardiovascular community. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03248921.
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 | 0,175 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».