New-onset Obesity After Lung Transplantation: Incidence, Risk Factors, and Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung transplant (LTx) recipients who gain weight after transplantation may experience an upward shift in body mass index (BMI) that places them in the obese category. The incidence, risk factors, and impact on metabolic health and mortality of new-onset obesity have not been documented in the LTx setting. METHODS: This single-center retrospective study included 564 LTx recipients. Individuals were stratified according to their BMI trajectories from pretransplant evaluation up to 10 y posttransplant. New-onset obesity was defined as a pretransplant BMI <30 kg/m 2 and posttransplant BMI >30 kg/m 2 . The incidence, risk factors, and posttransplant diabetes mellitus, metabolic syndrome, and mortality of recipients with new-onset obesity were compared with those of nonobese (BMI <30 kg/m 2 , pre/post-LTx), consistently obese (BMI >30 kg/m 2 , pre/post-LTx), and obese recipients with weight loss (BMI >30 kg/m 2 pre-LTx, BMI <30 kg/m 2 post-LTx). RESULTS: We found that 14% of recipients developed obesity after transplantation. Overweight individuals (odds ratio [OR]: 9.01; 95% confidence interval [CI] [4.86-16.69]; P < 0.001) and candidates with chronic obstructive pulmonary disease (OR: 6.93; 95% CI [2.30-20.85]; P = 0.001) and other diagnoses (OR: 4.28; 95% CI [1.22-14.98]; P = 0.023) were at greater risk. Multivariable regression analysis showed that new-onset obesity was associated with a greater risk of metabolic syndrome (hazard ratio: 1.70; 95% CI [1.17-2.46]; P = 0.005), but not of posttransplant diabetes mellitus, than nonobesity. Recipients with new-onset obesity had a survival comparable to that of consistently obese individuals. CONCLUSIONS: A greater understanding of the multifaceted nature of post-LTx obesity may lead to interventions that are better tailored to the characteristics of these individuals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».