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Enregistrement W4405463777 · doi:10.1097/as9.0000000000000531

The Obesity Paradox Revisited: Is Obesity Still a Protective Factor for Patients With High Comorbidity Burden or High-Complexity Procedures?

2024· article· en· W4405463777 sur OpenAlexaff
Hyo Jin Son, Denise W. Gee, David Gómez, James J. Jung

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityMedicineBody mass indexObesityOdds ratioObesity paradoxConfidence intervalOddsContext (archaeology)Internal medicineCohortOverweightLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To investigate the relationship between obesity and postoperative mortality in the context of high procedural complexity and comorbidity burden. Background: The "obesity paradox" suggests better postoperative outcomes in patients with higher body mass index (BMI), despite obesity's associated health risks. Research remains scarce on the influence of procedural complexity and comorbidities on the obesity-postoperative mortality relationship. Methods: We performed an observational study of adult patients undergoing major surgery using the 2016 to 2019 National Surgical Quality Improvement Program database. The outcome was 30-day mortality. We first estimated the risk-adjusted effects of BMI on mortality across the full cohort via multivariable regression and restricted cubic spline models. Then, we investigated the subgroups stratified by procedural complexity and comorbidity burden using a modified Charlson Comorbidity Index (mCCI) and mortality probability. Results: Among 3,085,582 patients, 47% had obesity. There was a reverse J-shaped relationship between BMI and mortality in the full cohort, consistent with the obesity paradox. However, no difference in odds of mortality was observed in patients with obesity who underwent high-complexity procedures compared with normal BMI counterparts (BMI 30-34.9: odds ratio, 0.93 [95% confidence interval: 0.86-1.01]; BMI 35-39.9: 0.92 [0.83-1.03]; BMI ≥ 40: 0.94 [0.83-1.07]), and in patients with obesity with high comorbidity burden (mCCI ≥ 8 [BMI 30-34.9: 0.95 (0.77-1.16); BMI 35-39.9: 0.78, (0.60-1.02); BMI ≥ 40: 0.84 (0.63-1.12)] and top 3% mortality probability [BMI 30-34.9: 0.96 (0.90-1.02); BMI ≥ 40: 0.94 (0.86-1.01)]). Conclusion: Our findings suggest the existence of an obesity paradox in most adult surgical patients, yet the trend dissipates with high procedural complexity and comorbidity burden.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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