The utility of the Edmonton Obesity Staging System for the prediction of COVID-19 outcomes: a multi-centre study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients with obesity have an increased risk for adverse COVID-19 outcomes. Body mass index (BMI) does not acknowledge the health burden associated this disease. The performance of the Edmonton Obesity Staging System (EOSS), a clinical classification tool that assesses obesity-related comorbidity, is compared with BMI, with respect to adverse COVID-19 outcomes. Methods 1071 patients were evaluated in 11 COVID-19 hospitals in Mexico. Patients were classified into EOSS stages. Adjusted risk factors for COVID-19 outcomes were calculated and survival analysis for mechanical ventilation and death was carried out according to EOSS stage and BMI category. Results The risk for intubation was higher in patients with EOSS stages 2 and 4 (HR 1.42, 95% CI 1.02–1.97 and 2.78, 95% CI 1.83–4.24), and in patients with BMI classes II and III (HR 1.71, 95% CI 1.06–2.74, and 2.62, 95% CI 1.65–4.17). Mortality rates were significantly lower in patients with EOSS stages 0 and 1 (HR 0.62, 95% CI 0.42–0.92) and higher in patients with BMI class III (HR 1.58, 95% CI 1.03–2.42). In patients with a BMI ≥ 25 kg/m 2 , the risk for intubation increased with progressive EOSS stages. Only individuals in BMI class III showed an increased risk for intubation (HR 2.24, 95% CI 1.50–3.34). Mortality risk was increased in EOSS stages 2 and 4 compared to EOSS 0 and 1, and in patients with BMI class II and III, compared to patients with overweight. Conclusions EOSS was associated with adverse COVID-19 outcomes, and it distinguished risks beyond BMI. Patients with overweight and obesity in EOSS stages 0 and 1 had a lower risk than patients with normal weight. BMI does not adequately reflect adipose tissue-associated disease, it is not ideal for guiding chronic-disease management.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».