S973 Impact of Obesity on Outcomes of Patients With Inflammatory Bowel Disease: A National Inpatient Sample Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ulcerative colitis (UC) and Crohn’s disease (CD) are chronic idiopathic inflammatory bowel diseases (IBD). The underlying disease mechanism had been attributed to genetic susceptibility and environmental factors including dietary factors. Obesity defined as a BMI >30 is a growing co-morbidity that are on the rise and affect over 40% of the adult population in the US. Previous studies suggested obesity leads to worse outcomes in IBD patients through decreased medication absorption and increased post op complications. Using a large inpatient database, we sought to compare the inpatient outcome and complications in IBD patients with and without obesity. Methods: A retrospective cohort analysis of all adult inpatient hospitalizations for inflammatory bowel disease (IBD) using the National Inpatient Sample (NIS) from 2015 to 2019 was conducted. Our study population included patients admitted with IBD exacerbation. We divided our population into obese and non-obese groups. Baseline demographic characteristics, past medical history and inpatient outcome and complications were compared using Wilcoxon rank-sum test for complex survey samples and chi-squared test with Rao & Scott's second-order correction. Results: We identified 398,200 patients with IBD. Of which, 36,375 were obese (9.1%) with female predominance at 65%. Patient Characteristics were otherwise similar in race and age. The obese patient group had higher comorbidities (Table). Obese patients with IBD had significantly higher total hospital charges ($48,607 vs $46,661 P< 0.001) and longer length of stay (5.2 vs 5 days P< 0.001) compared to the non-obese group. Obese patients with IBD were also significantly more likely to experience adverse outcomes during their hospitalization including cardiac arrest and mechanical ventilation (Figure). Conclusion: Obesity is becoming increasingly prevalent in the IBD patient population and correlates with more co-morbidities. Hospitalizations of IBD patients with obesity were significantly longer and more costly. Furthermore, they were significantly more likely to experience serious adverse outcomes during their hospitalization.Figure 1.: Risk analysis of adverse inpatient outcomes of obese IBD patients. OR; Odds ratio, 95% CI; 95% confidence interval. Table 1. - Patient Characteristics Patients with Inflammatory Bowel Disease Characteristic Non-Obese,N = 361,8251 Obese,N = 36,3751 p-value2 AGE 45 (18) 48 (16) < 0.001 Gender (Female) 190,035 (53) 23,540 (65) < 0.001 Race < 0.001 White 256,955 (73) 25,705 (73) Black 48,645 (14) 5,590 (16) COPD 44,330 (12) 7,395 (20) < 0.001 HLD 47,120 (13) 8,450 (23) < 0.001 CAD 515 (0.1) 95 (0.3) 0.013 T2DM 31,500 (8.7) 8,400 (23) < 0.001 HTN 98,865 (27) 17,495 (48) < 0.001 CHF 10,115 (2.8) 2,120 (5.8) < 0.001 CKD 16,915 (4.7) 2,740 (7.5) < 0.001 Liver Failure 14,450 (4.0) 2,925 (8.0) < 0.001 Hypothyroidism 24,915 (6.9) 4,215 (12) < 0.001 Smoking 133,470 (37) 14,740 (41) < 0.001 Alcohol abuse 7,000 (1.9) 645 (1.8) 0.35 Drug abuse 21,670 (6.0) 1,890 (5.2) 0.007 COPD; chronic obstructive pulmonary disease, HLD; hyperlipidemia, CAD; coronary artery disease, T2DM; type 2 diabetes mellitus, HTN; hypertension, CHF; congestive heart failure, CKD; chronic kidney disease.1Mean (SD); n (%)2Wilcoxon rank-sum test for complex survey samples; chi-squared test with Rao & Scott's second-order correction
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».