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Enregistrement W4404250948 · doi:10.1177/20543581241293199

Prevalence, Characteristics, and Outcomes of People With A High Body Mass Index Across the Kidney Disease Spectrum: A Population-Based Cohort Study

2024· article· en· W4404250948 sur OpenAlexafffundabout
Gurleen Sahi, Jennifer Reid, Louise Moist, Michael Chiu, Amanda J. Vinson, Saverio Stranges, Kyla L. Naylor, Kristin K. Clemens

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareNova Scotia Health AuthorityLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversityLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Mots-clésMedicineBody mass indexCohortKidney diseasePopulationDiseaseCohort studyDemographyGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity has a major impact on health and health care, particularly in those with chronic kidney disease (CKD). Objective: The objective was to describe the prevalence, characteristics, and outcomes of people living with CKD and obesity (defined by a body mass index [BMI] ≥30 kg/m 2 ) in Canada. Design: Population-based cohort study using linked administrative health data (ICES). Patients: Adults aged 18 year and older with CKD G1-5D who had a height and weight recorded during a visit to an academic hospital in London Ontario Canada, between January 2010 and December 2019. Measures: CKD as defined by CKD 3A or higher. BMI as defined by weight kg/m 2 . Methods: As a primary interest, we described the percentage of patients with CKD across different BMI categories (<25 kg/m 2 , BMI 25-29.9 kg/m 2 , and BMI ≥30 kg/m 2 ), as well as their demographic and clinical profiles. As secondary interests, we followed patients until January 1, 2022 to summarize: (1) the percentage with CKD G3 who had kidney disease progression (50% decline from baseline estimated glomerular filtration rate [eGFR]) by BMI category, (2) the percentage with CKD G3-4 who developed kidney failure (initiation of maintenance dialysis or an eGFR of <15 mL/min/1.73 m 2 ) by BMI category, (3) the percentage with CKD G4-G5D who received a kidney transplant by BMI category, and (4) post-transplant outcomes in those transplanted over the study period, by BMI category. We performed similar analyses across CKD risk categories. Results: Of the 198 151 patients included, the percentage with obesity defined by a BMI ≥30 kg/m 2 increased from CKD G1 to CKD G4 (ie, 37% of those with CKD G1 had a BMI ≥30 kg/m 2 vs 40.9% of CKD G4). In CKD G5D and CKD T, the prevalence of high BMI appeared to drop (only ~38% had a BMI ≥30 kg/m 2 across groups). Across CKD categories, those with a BMI ≥30 kg/m 2 appeared to have more comorbidities, use more health care resources, and have more socioeconomic disparities than those with lower BMIs. Although secondary outcome events were limited, those with G3-4 with a BMI ≥30 kg/m 2 appeared to have a higher risk of CKD progression and those with CKD G5D with BMI ≥30 kg/m 2 were less likely to receive transplant over the study period. Interestingly those transplanted with a BMI ≥30 kg/m 2 appeared to have fewer post-transplant complications. We also observed an “obesity-paradox” in the risk of mortality, with high BMI appearing protective, particularly in the end stages of kidney disease. Limitations: We used BMI to capture obesity in this study but recognize its limitations as a measure of body composition. Secondary outcomes were descriptive and unadjusted due to small sample size and may have been subject to selection bias and confounding. Conclusions: Obesity defined by high BMI is highly prevalent in people with CKD, and patients have health, health care, and social disparity. Future studies to understand the impact of BMI on patients with CKD and how to individualize and manage BMI and obesity across the spectrum of CKD remain important.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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