The Association between Obesity and Outcomes in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity rates are increasing worldwide, particularly in North America. The impact of obesity on the outcome of critically ill patients is unclear. METHODS: A prospective observational cohort study of consecutive patients admitted to a tertiary critical care unit in Canada between January 10, 2008 and March 31, 2009 was conducted. Exclusion criteria were age <18 years, admission <24 h, planned cardiac surgery, pregnancy, significant ascites, unclosed surgical abdomen and brain death on admission. Height, weight and abdominal circumference were measured at the time of intensive care unit (ICU) admission. Coprimary end points were ICU mortality and a composite of ICU mortality, reintubation, ventilator-associated pneumonia, line sepsis and ICU readmission. Subjects were stratified as obese or nonobese, using two separate metrics: body mass index (BMI) ≥ 30 kg/m(2) and a novel measurement of 75th percentile for waist-to-height ratio (WHR). RESULTS: Among 449 subjects with a BMI ≥ 18.5 kg/m(2), both BMI and WHR were available for comparative analysis in 348 (77.5%). Neither measure of obesity was associated with the primary end points. BMI ≥ 3 0 kg/m(2) was associated with a lower odds of six-month mortality than the BMI <30 kg/m(2) group (adjusted OR 0.59 [95% CI 0.36 to 0.97]; P=0.04) but longer intubation times (adjusted RR 1.56 [95% CI 1.17 to 2.07]; P=0.003) and longer ICU length of stay (adjusted RR 1.67 [95% CI 1.21 to 2.31]; P=0.002). Conversely, measurement of 75th percentile for WHR was associated only with decreased ICU readmission (OR 0.23 [95% CI 0.07 to 0.79]; P=0.02). CONCLUSIONS: Obesity was not necessarily associated with worse outcomes in critically ill patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».