MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399280581 · doi:10.1093/ejcts/ezae221

Association between overweight and obesity with coronary artery bypass graft failure: an individual patient data analysis of clinical trials

2024· article· en· W4399280581 sur OpenAlexaff
Kevin R. An, Sigrid Sandner, Björn Redfors, John H. Alexander, Talal Alzghari, Túlio Caldonazo, Gianmarco Cancelli, Michele Dell’Aquila, Arnaldo Dimagli, C. Michael Gibson, Lamia Harik, Rachel S. Heise, Alexander Kulik, André Lamy, Jordan Leith, Joyce Peper, Roberto Perezgrovas‐Olaria, Camilla Sofia Rossi, Marc Ruel, Giovanni Soletti, Jurriën M. ten Berg, Laura M. Willemsen, Daniel Wojdyla, Qiang Zhao, Yunpeng Zhu, Subodh Verma, Mario Gaudino

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverweightBody mass indexObesityOdds ratioInternal medicineObesity paradoxLogistic regressionCardiologyClinical trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The association between obesity and graft failure after coronary artery bypass grafting has not been previously investigated. METHODS: We pooled individual patient data from randomized clinical trials with systematic postoperative coronary imaging to evaluate the association between obesity and graft failure at the individual graft and patient levels. Penalized cubic regression splines and mixed-effects multivariable logistic regression models were performed. RESULTS: Six trials comprising 3928 patients and 12 048 grafts were included. The median time to imaging was 1.03 (interquartile range 1.00-1.09) years. By body mass index (BMI) category, 800 (20.4%) patients were normal weight (BMI 18.5-24.9), 1668 (42.5%) were overweight (BMI 25-29.9), 983 (25.0%) were obesity class 1 (BMI 30-34.9), 344 (8.8%) were obesity class 2 (BMI 35-39.9) and 116 (2.9%) were obesity class 3 (BMI 40+). As a continuous variable, BMI was associated with reduced graft failure [adjusted odds ratio (aOR) 0.98 (95% confidence interval (CI) 0.97-0.99)] at the individual graft level. Compared to normal weight patients, graft failure at the individual graft level was reduced in overweight [aOR 0.79 (95% CI 0.64-0.96)], obesity class 1 [aOR 0.81 (95% CI 0.64-1.01)] and obesity class 2 [aOR 0.61 (95% CI 0.45-0.83)] patients, but not different compared to obesity class 3 [aOR 0.94 (95% CI 0.62-1.42)] patients. Findings were similar, but did not reach significance, at the patient level. CONCLUSIONS: In a pooled individual patient data analysis of randomized clinical trials, BMI and obesity appear to be associated with reduced graft failure at 1 year after coronary artery bypass grafting.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,020
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Cardio-Thoracic SurgeryMême sujetCardiovascular Function and Risk FactorsTravaux en français237 207