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Enregistrement W3165346424 · doi:10.1161/jaha.120.019051

Impact of Morbid Obesity and Obesity Phenotype on Outcomes After Transcatheter Aortic Valve Replacement

2021· article· en· W3165346424 sur OpenAlexaff
Angela McInerney, Gabriela Tirado‐Conte, Josep Rodés‐Cabau, Francisco Campelo‐Parada, José D. Tafur Soto, Marco Barbanti, Érika Muñoz-García, Mobeena Arif, Diego Lopez, Stefan Toggweiler, Gabriela Veiga Fernández, Anna Pyłko, Teresa Sevilla, Miriam Compagnone, Ander Regueiro, Viçent Serra, Manuel Carnero, J. Domínguez, Fernando Rivero, Henrique Barbosa Ribeiro, Leonardo Guimarães, Anthony Matta, Natalia Giraldo Echavarría, Roberto Valvo, Federico Moccetti, Antonio J. Muñoz-García, Javier López‐País, Bruno García del Blanco, Diego Carter Campanha Borges, Éric Dumont, Nieves Gonzalo, Enrico Criscione, Maciej Dąbrowski, Fernándo Alfonso, José M. de la Torre Hernández, Asim N. Cheema, Ignacio J. Amat‐Santos, Francesco Saia, Javier Escaned, Luis Nombela‐Franco

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversité LavalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesFundación Interhospitalaria para la Investigación CardiovascularBoston Scientific CorporationEdwards Lifesciences
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineBody mass indexAdipose tissueAortic valve replacementCardiologyObesityValve replacementCohortSurgeryGastroenterologyStenosisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There is a paucity of outcome data on patients who are morbidly obese (MO) undergoing transcatheter aortic valve replacement. We aimed to determine their periprocedural and midterm outcomes and investigate the impact of obesity phenotype. Methods and Results Consecutive patients who are MO (body mass index, ≥40 kg/m 2 , or ≥35 kg/m 2 with obesity‐related comorbidities; n=910) with severe aortic stenosis who underwent transcatheter aortic valve replacement in 18 tertiary hospitals were compared with a nonobese cohort (body mass index, 18.5–29.9 kg/m 2 , n=2264). Propensity‐score matching resulted in 770 pairs. Pre–transcatheter aortic valve replacement computed tomography scans were centrally analyzed to assess adipose tissue distribution; epicardial, abdominal visceral and subcutaneous fat. Major vascular complications were more common (6.6% versus 4.3%; P =0.043) and device success was less frequent (84.4% versus 88.1%; P =0.038) in the MO group. Freedom from all‐cause and cardiovascular mortality were similar at 2 years (79.4 versus 80.6%, P =0.731; and 88.7 versus 87.4%, P =0.699; MO and nonobese, respectively). Multivariable analysis identified baseline glomerular filtration rate and nontransfemoral access as independent predictors of 2‐year mortality in the MO group. An adverse MO phenotype with an abdominal visceral adipose tissue:subcutaneous adipose tissue ratio ≥1 (VAT:SAT) was associated with increased 2‐year all‐cause (hazard ratio [HR], 3.06; 95% CI, 1.20–7.77; P =0.019) and cardiovascular (hazard ratio, 4.11; 95% CI, 1.06–15.90; P =0.041) mortality, and readmissions (HR, 1.81; 95% CI, 1.07–3.07; P =0.027). After multivariable analysis, a (VAT:SAT) ratio ≥1 remained a strong predictor of 2‐year mortality (hazard ratio, 2.78; P =0.035). Conclusions Transcatheter aortic valve replacement in patients who are MO has similar short‐ and midterm outcomes to nonobese patients, despite higher major vascular complications and lower device success. An abdominal VAT:SAT ratio ≥1 identifies an obesity phenotype at higher risk of adverse clinical outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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