Relationship Between Body Mass Index and Outcomes in Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of obesity in the United States is high. Obesity is one of the leading risk factors in the development of acute myocardial infarction (AMI). Nevertheless, how obesity impacts AMI in-hospital outcomes remains controversial. Methods: Using National Inpatient Sample (NIS) database, we identified patients diagnosed with AMI from the year 2015 to 2018. We divided these patients into five subgroups based on their body mass index (BMI). We compared outcomes such as mortality, length of inpatient stay, and inpatient complications between our subgroups. Statistical analysis was done using the program STATA. Our nationally representative analysis included 561,535 patients who had an AMI event across various weight classes. Results: Most of our sample was obese (BMI > 30 kg/m 2 ) and male. Obese patients were significantly younger than the rest. Length of stay (LOS) for AMI was highest for those with a BMI of less than 24 kg/m 2 . In-hospital mortality is highest for those with a BMI of < 30 kg/m 2 and lowest for those with a BMI of 30 - 40 kg/m 2 . Inpatient complications are highest in the lower BMI population (BMI < 24 kg/m 2 ). Conclusion: The current analysis of a nationally representative sample showed the clinical implications of BMI in patients with AMI. Patients with a BMI of 30 - 40 kg/m 2 had more favorable LOS, inpatient complications, and in-hospital mortality when compared to those with an ideal body weight. Hence, this supports and expands on the concept of the “obesity paradox”. Further studies are needed to further investigate the possible mechanism behind this. J Clin Med Res. 2022;14(11):458-465 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4818
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».