The effect of obesity on the outcome of thoracic endovascular aortic repair: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Obesity is a well-known predictor for poor postoperative outcomes of vascular surgery. However, the association between obesity and outcomes of thoracic endovascular aortic repair (TEVAR) is still unclear. This systematic review and meta-analysis was performed to assess the roles of obesity in the outcomes of TEVAR. Methods We systematically searched the Web of Science and PubMed databases to obtain articles regarding obesity and TEVAR that were published before July 2023. The odds ratio (OR) or hazard ratio (HR) was used to assess the effect of obesity on TEVAR outcomes. Body mass index (BMI) was also compared between patients experiencing adverse events after TEVAR and those not experiencing adverse events. The Newcastle–Ottawa Scale was used to evaluate the quality of the enrolled studies. Results A total of 7,849 patients from 10 studies were included. All enrolled studies were high-quality. Overall, the risk of overall mortality (OR = 1.49, 95% CI [1.02–2.17], p = 0.04) was increased in obese patients receiving TEVAR. However, the associations between obesity and overall complications (OR = 2.41, 95% CI [0.84–6.93], p = 0.10) and specific complications were all insignificant, including stroke (OR = 1.39, 95% CI [0.56–3.45], p = 0.48), spinal ischemia (OR = 0.97, 95% CI [0.64–1.47], p = 0.89), neurological complications (OR = 0.13, 95% CI [0.01–2.37], p = 0.17), endoleaks (OR = 1.02, 95% CI [0.46–2.29], p = 0.96), wound complications (OR = 0.91, 95% CI [0.28–2.96], p = 0.88), and renal failure (OR = 2.98, 95% CI [0.92–9.69], p = 0.07). In addition, the patients who suffered from postoperative overall complications ( p < 0.001) and acute kidney injury ( p = 0.006) were found to have a higher BMI. In conclusion, obesity is closely associated with higher risk of mortality after TEVAR. However, TEVAR may still be suitable for obese patients. Physicians should pay more attention to the perioperative management of obese patients.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| 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 ».