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Enregistrement W4310305943

The Relationship Between Body Mass Index and In-Hospital Mortality in the Contemporary Era of an Acute Myocardial Infarction Management

2021· article· en· W4310305943 sur OpenAlexaboutno aff
G Elbaz-Greener, G Rozen, S Carasso, F Kusniec, I Marai, Sud M, B Strauss, Smart FW, D Planer, O Amir

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionBody mass indexMedicineCardiologyInternal medicineIndex (typography)Emergency medicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gabby Elbaz-Greener,1,* Guy Rozen,2– 4,* Shemy Carasso,5,6 Fabio Kusniec,5,6 Ibrahim Marai,5,6 Maneesh Sud,7 Bradley Strauss,7 Frank W Smart,8 David Planer,1 Offer Amir1,5,6 1Department of Cardiology, Hadassah Medical Center, Faculty of Medicine, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel; 2Cardiology Division, Hillel Yaffe Medical Center, Hadera, Israel; 3The Ruth and Bruce Rappaport Faculty of Medicine, Technion, Haifa, Israel; 4Cardiology Division, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA; 5Division of Cardiovascular Medicine, Baruch Padeh Medical Center, Poriya, Israel; 6The Azrieli Faculty of Medicine in the Galilee, Bar-Ilan University, Safed, Israel; 7Schulich Heart Centre, Division of Cardiology, Sunnybrook Health Sciences Centre, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 8LSU School of Medicine, New Orleans, LA, USA*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Gabby Elbaz-GreenerDepartment of Cardiology, Hadassah Medical Center, Faculty of Medicine, Hebrew University of Jerusalem, Room Number 114, Jerusalem, IsraelTel +972(2)6776564Fax +972(2)6411028Email Gabbyelbaz@yahoo.comBackground: The association between body mass index (BMI) and clinical outcomes following an acute myocardial infarction (AMI) remains controversial. Our objective was to investigate the relationship between BMI and AMI presentation, in-hospital clinical course and mortality in the contemporary era of AMI management.Methods: Patients, hospitalized for an AMI between October 2015 and December 2016, were identified in the National Inpatient Sample (NIS) database. Socio-demographic and clinical data, including BMI, were collected and outcomes, including length of stay and mortality, were analyzed. Patients were divided into 6 BMI (kg/m2) subgroups; under-weight (≤ 19), normal-weight (20– 25), over-weight (26– 30), obese I (31– 35), obese II (36– 39) and extremely obese (≥ 40). Multivariable logistic regression model was used to identify predictors of in-hospital mortality. Linear regression model was used to identify predictors of length of stay (LOS).Results: An estimated total of 125,405 hospitalizations for an AMI across the US were analyzed. Compared to the other BMI subgroups, the under-weight, normal-weight and extremely obese groups presented with a non-ST segment elevation AMI (NSTEMI) more frequently and were less likely to undergo coronary revascularization. The data show a J-shaped relationship between BMI and study outcomes with lower mortality in patients with BMI over 25 compared to normal- and low-weight patients. In the multivariate regression model, BMI group was found to be an independent predictor of mortality.Conclusion: J-shaped relationship between BMI and mortality was documented in patients hospitalized for an AMI in the recent years. These findings confirm that the “obesity paradox” persists during the contemporary era of an AMI management.Keywords: body mass index, BMI, acute myocardial infarction, obesity paradox

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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