Impact of bariatric surgery on patients with chronic kidney disease and severe obesity: multiple-linked population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) is prevalent among patients with obesity, contributing to increased morbidity and mortality. Metabolic bariatric surgery (MBS) may improve kidney outcomes, but its long-term effects remain unclear. The aim of this study was to examine the association between bariatric surgery and mortality and major adverse kidney events (MAKE) in patients with a diagnosis of CKD and severe obesity. METHODS: Patients with a diagnosis of CKD (stage ≥3 and estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≤60 ml per min per 1.73 m2) and BMI ≥35 kg/m2 or who underwent bariatric surgery from 2010 to 2016 in Ontario, Canada, were included. Non-surgical controls were identified from a primary care database. Multiple-linked administrative databases were used to define confounders, including age, BMI, sex, co-morbidities, socio-economic status, psychiatric history, healthcare utilization, substance misuse, and cancer screening. The primary outcomes were all-cause mortality and MAKE (a composite outcome of mortality, 50% decline in eGFR, dialysis initiation, and hospital admission for heart failure, myocardial infarction, and acute kidney injury). A multivariable Cox proportional hazards model was used for analysis. RESULTS: Among 1538 patients (563 surgical and 975 non-surgical) followed for a median of 7.7 years, there were 285 deaths (207 (21.2%) non-surgical and 78 (13.9%) surgical). MBS was associated with 52% lower hazards of mortality (HR 0.48 (95% c.i. 0.34 to 0.67)) and 53% lower hazards of MAKE (HR 0.47 (95% c.i. 0.39 to 0.57)). Benefits were greater in females, patients aged >55 years, and those with a BMI >40 kg/m2. CONCLUSION: MBS was associated with reduced mortality and improved kidney outcomes in CKD patients, particularly in older individuals, females, and those with a higher BMI, highlighting its potential role in high-risk patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».