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Enregistrement W4391261841 · doi:10.3389/fneur.2023.1269030

Effect of body mass index on survival after spinal cord injury

2024· article· en· W4391261841 sur OpenAlexaffabout
Nader Fallah, Vanessa K. Noonan, Nancy P. Thorogood, Brian K. Kwon, Marcel A. Kopp, Jan M. Schwab

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesVancouver Spine Surgery InstituteUniversity of British ColumbiaPraxis Spinal Cord Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineBody mass indexUnderweightHazard ratioSpinal cord injuryInternal medicineComorbidityOverweightConfidence intervalSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Increased mortality after acute and chronic spinal cord injury (SCI) remains a challenge and mandates a better understanding of the factors contributing to survival in these patients. This study investigated whether body mass index (BMI) measured after acute traumatic SCI is associated with a change in mortality. Methods A prospective longitudinal cohort study was conducted with 742 patients who were admitted to the Acute Spine Unit of the Vancouver General Hospital between 2004 and 2016 with a traumatic SCI. An investigation of the association between BMI on admission and long-term mortality was conducted using classification and regression tree (CART) and generalized additive models (spline curves) from acute care up to 7.7 years after SCI (chronic phase). Multivariable models were adjusted for (i) demographic factors (e.g., age, sex, and Charlson Comorbidity Index) and (ii) injury characteristics (e.g., neurological level and severity and Injury Severity Score). Results After the exclusion of incomplete datasets ( n = 602), 643 patients were analyzed, of whom 102 (18.5%) died during a period up to 7.7 years after SCI. CART identified three distinct mortality risk groups: (i) BMI: > 30.5 kg/m 2 , (ii) 17.5–30.5 kg/m 2 , and (iii) < 17.5 kg/m 2 . Mortality was lowest in the high BMI group (BMI > 30.5 kg/m 2 ), followed by the middle-weight group (17.5–30.5 kg/m 2 ), and was highest in the underweight group (BMI < 17.5 kg/m 2 ). High BMI had a mild protective effect against mortality after SCI (hazard ratio 0.28, 95% CI: 0.09–0.88, p = 0.029), concordant with a modest “obesity paradox”. Moreover, being underweight at admission was a significant risk factor for mortality up to 7.7 years after SCI (hazard ratio 5.5, 95% CI: 2.34–13.17, p < 0.001). Discussion Mortality risk (1 month to 7.7 years after SCI) was associated with differences in BMI at admission. Further research is needed to better understand the underlying mechanisms. Given an established association of BMI with metabolic determinants, these results may suggest unknown neuro-metabolic pathways that are crucial for patient survival.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,359
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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