Examining Obesity in Lymphedema: A Retrospective Study of 178 New Patients with Suspected Lymphedema at a Canadian Hospital-Based Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Physiotherapists have an important role to play in the early detection and treatment of lymphedema, a chronic inflammatory condition characterized by excess interstitial protein-rich fluid, which is estimated to affect more than one million Canadians. Obesity has been identified both as an important cause of and as a risk factor for developing lymphedema of various aetiologies. Little is currently known about obesity in Canadians affected by lymphedema. The objective of this study was to report on the prevalence of overweight and obesity in a Canadian lymphedema clinic population and the relationships among BMI; demographic, medical, and lymphedema characteristics; and cellulitis history. Method: We conducted a retrospective electronic record review of the clinical data collected from new patients evaluated for suspected lymphedema at a specialized Canadian hospital-based clinic over a 2-year period. We used descriptive analyses to characterize the sample and one-way analysis of variance and χ 2 tests for comparative analyses. Results: Of the 178 patients whose records were reviewed, 36.5% were classified as overweight and 39.3% as obese. Patients with non-cancer diagnoses had a higher mean BMI than those with cancer-related diagnoses ( p < 0.001). A higher BMI was associated with a longer time since lymphedema onset ( p < 0.001), bilateral lymphedema ( p = 0.010), and history of cellulitis ( p < 0.001). Conclusions:Obesity is prevalent in the Canadian population with lymphedema and is associated with delayed referral and increased cellulitis rates. Early detection and tailored management strategies are needed to address obesity in patients with lymphedema and the complexities associated with these two related conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».