Trends of Cardiovascular Interventions Stratified by Body Mass Index: An Analysis of the 2016-2020 Nationwide Inpatient Sample Population
Notice bibliographique
Résumé
Background There is a scarcity of studies delineating the trends of cardiovascular interventions in the hospitalized population stratified by body mass index (BMI). Our study aimed to study the burden of cardiovascular interventions and outcomes by BMI. Methods We retrospectively analyzed the Nationwide Inpatient Sample (NIS) database between January 2016 and December 2020. We identified the population of interest using the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code. We studied the BMI in five categories: "healthy weight" (HW; BMI < 19.9-24.9 kg/m2), "overweight" (OV; BMI = 25-29.9 kg/m2), "obesity class one" (OB1; BMI = 30-34.9 kg/m2), "obesity class two" (OB2; BMI = 35-39.9 kg/m2), and "obesity class three" (OB3; BMI > 40 kg/m2). Results There were 5,654,905 hospitalizations with an ICD-10 code related to BMI within this study period. The HW group had 1,103,659 (19.5%) hospitalizations, the OV group had 462,464 (8.2%), the OB1 group had 1,095,325 (19.4%), the OB2 group had 1,036,682 (18.3%), and the OB3 group had 1,956,775 (34.6%) hospitalizations. The mean age of the population with obesity was as follows: OB1 = 61 years (SD = 16); OB2 = 58 years (SD = 15.9); and OB3 = 55 years (SD = 15.5). The mean ages of the HW and OV groups were 68 years (SD = 16.6) and 65 years (SD = 16.1), respectively. In the HW group, there were 948 (8.1%) hospital admissions for aortic valve replacement (AVR), 54 (11%) for aortic valve repair (AVRr), 737 (15.9%) for mitral valve replacement (MVRr), 12 (17.1%) for mitral valve repair (MVR), 79 (2.2%) for left atrial appendage (LAA) closure, and 3390 (5.2%) for percutaneous coronary intervention (PCI). The OV group had 1049 (8.9%) hospital admissions for AVRs, 42 (9%) for AVRr, 461 (10%) for MVRr, four (5.7%) for MVR, 307 (8.6%) for LAA closure, and 5703 (8.8%) for PCIs. The OB1 group had 3326 (28.4%) hospital admissions for AVR, 125 (26.9%) for AVRr, 1229 (26.7%) for MVRr, 23 (32.9%) for MVR, 1173 (32.9%) for LAA, and 20,255 (31.3%) for PCI, while the OB2 group had 2725 (23.3%) hospital admissions for AVR, 105 (22.6%) for AVRr, 898 (19.4%) for MVRr, 11 (15.7%) for MVR, 933 (26.2%) for LAA, and 16,773 (25.9%) for PCI. Lastly, the OB3 group had 3626 (31%) hospital admissions for AVR, 139 (29.9%) for AVRr, 1285 (27.8%) for MVRr, 20 (28.6%) for MVR, 1063 (29.9%) for LAA, and 18,589 (28.7%) for PCI. Conclusion Our study supports the evidence of increased cardiovascular interventions with increasing BMI. Albeit, an inconsistent presentation across the spectrum of cardiovascular diseases and outcomes, for example, equal or better outcomes in obese cohorts compared to the healthy weight population undergoing PCI. However, the increasing cardiovascular intervention burden in the youngest studied population suggests a rise in the cardiovascular disease burden among the young and partially explains their better outcomes. Steps to include weight management for these patients are paramount.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».