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Enregistrement W4389098706 · doi:10.1186/s12933-023-02059-0

Association of body mass index and long-term mortality in patients from nationwide LIPIDOGRAM 2004–2015 cohort studies: no obesity paradox?

2023· article· en· W4389098706 sur OpenAlexfundno aff
Tadeusz Osadnik, Dariusz Nowak, Kamila Osadnik, Marek Gierlotka, Adam Windak, Tomasz Tomasik, Mirosław Mastej, Beata Łabuz-Roszak, Kacper Jóźwiak, Gregory Y.H. Lip, Dimitri P. Mikhailidis, Peter P. Tóth, Naveed Sattar, Marcin Goławski, Jacek Jerzy Jozwiak, Maciej Banach

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesValeant Pharmaceuticals International
Mots-clésMedicineBody mass indexObesityCohortAngiologyCohort studyDemographyBody volume indexGerontologyIndex (typography)Internal medicineClassification of obesityFat mass

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background An obesity paradox has been described in relation to adverse clinical outcomes (e.g., mortality) with lower body mass index (BMI). Aims We sought to evaluate the association between BMI and weight loss with long-term all-cause mortality in adult populations under the care of family physicians. Methods LIPIDOGRAM studies were conducted in primary care in Poland in 2004, 2006, and 2015 and enrolled a total of 45,615 patients. The LIPIDOGRAM Plus study included 1627 patients recruited in the LIPIDOGRAM 2004 and repeated measurements in 2006 edition. Patients were classified by BMI categories as underweight, normal weight, overweight and class I, II, or III (obesity). Follow-up data up to December 2021 were obtained from the Central Statistical Office. Differences in all-cause mortality were analyzed using Kaplan‒Meier and Cox regression analyses. Results Of 45,615 patients, 10,987 (24.1%) were normal weight, 320 (0.7%) were underweight, 19,134 (41.9%) were overweight, and 15,174 (33.2%) lived with obesity. Follow-up was available for 44,620 patients (97.8%, median duration 15.3 years, 61.7% females). In the crude analysis, long-term all-cause mortality was lowest for the normal-weight group (14%) compared with other categories. After adjusting for comorbidities, the highest risk of death was observed for the class III obesity and underweight categories (hazard ratio, HR 1.79, 95% CI [1.55–2.05] and HR 1.57, 95% CI [1.22–2.04]), respectively. The LIPIDOGRAM Plus analysis revealed that a decrease in body weight (by 5 and 10%) over 2 years was associated with a significantly increased risk of death during long-term follow-up—HR 1.45 (95% CI 1.05–2.02, p = 0.03) and HR 1.67 (95% CI 1.02–2.74, p < 0.001). Patients who experienced weight loss were older and more burdened with comorbidities. Conclusions Being underweight, overweight or obese is associated with a higher mortality risk in a population of patients in primary care. Patients who lost weight were older and more burdened with cardiometabolic diseases, which may suggest unintentional weight loss, and were at higher risk of death in the long-term follow-up. In nonsmoking patients without comorbidities, the lowest mortality was observed in those with a BMI < 25 kg/m 2 , and no U-curve relationship was observed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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