Association between overweight and obesity with coronary artery bypass graft failure: an individual patient data analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,095 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».