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Enregistrement W4296768781 · doi:10.1016/j.jvs.2022.07.033

Association Between Body Mass Index and Outcomes Following Endovascular Aneurysm Repair

2022· article· en· W4296768781 sur OpenAlexaff
Ahmed A. Naiem, Mohammad Ahsan Habib, Robert-James Doonan, Daniel I. Obrand, Kent S. MacKenzie, Oren K. Steinmetz, Jason Bayne, Elie Girsowicz, Heather L. Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Vascular Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexUnderweightOverweightSurgeryPerioperativePost-hoc analysisPopulationAbdominal aortic aneurysmDyslipidemiaInternal medicineUnivariate analysisObesityAneurysmMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We assessed the association between body mass index and outcomes for patients who had undergone endovascular aneurysm repair (EVAR) for infrarenal abdominal aortic aneurysms (AAAs).Methods: We performed a retrospective analysis of consecutive patients who had undergone EVAR for AAAs between January 1998 and December 2019.Normal weight, overweight, and obese patients were compared.The primary outcome was 30-day mortality and mortality during follow-up.The secondary outcomes were freedom from reintervention and sac regression.Continuous variables were compared using one step analysis of variance.Univariate analysis was used to compare the cohorts against normal weight as the reference via a c 2 test.All-cause mortality and freedom from reintervention were compared between cohorts using Kaplan-Meier survival estimates.Sac regression was measured using mixed model analysis of variance with pairwise comparison using the Bonferroni post hoc test.Results: The study included 515 patients with 83% men and a mean age of 776 8 years.The mean follow-up was 45 6 34 months.Underweight, normal weight, overweight, obese, and morbidly obese patients constituted 2.1%, 32.4%, 41.6%, and 21.2%, and 2.7% of the study population, respectively.More obese patients had diabetes mellitus (33.3% vs 10.6%) and dyslipidemia (82.4% vs 60.9%) compared with normal weight (Table ).No differences were found in perioperative mortality.The Kaplan-Meier survival estimates showed no differences in survival or freedom from reintervention.Normal weight (57.3 6 8.7 to 54.7 6 10.2 kg; P ¼ .009)and overweight (58.4 6 9.3 to 56.4 6 10.8 kg; P ¼ .026)patients had had significant sac regression that was not evident in obese patients (58.1 6 9.4 to 58.5 6 12.4; P ¼ .786)during follow-up (Figs 1 and 2).Conclusions: Obese patients were less likely to experience AAA sac regression during follow-up than were normal weight and overweight patients.No association was found between obesity and increased mortality or reintervention for patients undergoing EVAR for AAAs.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2022
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