Trends and Outcomes Associated With Bariatric Surgery and Pharmacotherapies With Weight Loss Effects Among Patients With Heart Failure and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Utilization patterns of bariatric surgery among older patients with heart failure (HF), and the associations with cardiovascular outcomes, are not well known. METHODS: Medicare beneficiaries with HF and at least class II obesity from 2013 to 2020 were identified with Medicare Provider Analysis and Review 100% inpatient files and Medicare 5% outpatient files. Patients who underwent bariatric surgery were matched to controls in a 1:2 ratio (matched on exact age, sex, race, body mass index, HF encounter year, and HF hospitalization rate pre-surgery/matched period). In an exploratory analysis, patients prescribed pharmacotherapies with weight loss effects (semaglutide, liraglutide, naltrexone-bupropion, or orlistat) were identified and matched to controls with a similar strategy in addition to HF medical therapy data. Cox models evaluated associations between weight loss therapies (as a time-varying covariate) and mortality risk and HF hospitalization rate (calculated as the rate of HF hospitalizations following index HF encounter per 100 person-months) during follow-up. RESULTS: Of 298 101 patients with HF and body mass index ≥35 kg/m 2 , 2594 (0.9%) underwent bariatric surgery (45% men; mean age, 56.2 years; mean body mass index, 51.5 kg/m 2 ). In propensity-matched analyses over a median follow-up of 4.7 years, bariatric surgery was associated with lower risk of all-cause mortality (HR, 0.55 [95% CI, 0.49–0.63]; P <0.001), greater reduction in HF hospitalization rate (rate ratio, 0.72 [95% CI, 0.67–0.77]; P <0.001), and lower atrial fibrillation risk (HR, 0.78 [95% CI, 0.65–0.93]; P =0.006). Use of pharmacotherapies with weight loss effects was low (4.8%), with 96.3% prescribed GLP-1 (glucagon-like peptide-1) agonists (semaglutide, 23.6%; liraglutide, 72.7%). In propensity-matched analysis over a median follow-up of 2.8 years, patients receiving pharmacotherapies with weight loss effects (versus matched controls) had a lower risk of all-cause mortality (HR, 0.82 [95% CI, 0.71–0.95]; P =0.007) and HF hospitalization rate (rate ratio, 0.87 [95% CI, 0.77–0.99]; P =0.04). CONCLUSIONS: Bariatric surgery and pharmacotherapies with weight loss effects are associated with a lower risk of adverse outcomes among older patients with HF and obesity; however, overall utilization remains low.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».