標籤彙整:Obesity & Metabolism

01_DOM_HuangHK_23
2021 / 4 / 1

[快訊] 黃暉凱醫師團隊,關於 COVID-19 患者,BMI 與死亡率成 J 型關聯的統合分析,以致編者信形式,獲 Diabetes, Obesity & Metabolism 刊登!

 

 

01_DOM_HuangHK_23

 

 

文章介紹

 

在 COVID-19 疫情肆虐後,臨床工作者很快地發現,同樣染病的患者,BMI 過高的人,死亡率似乎偏高,隨後的許多臨床研究,也證明了這件事。

 

不過,BMI 偏低的人呢?死亡率會升高嗎?還是更低?如果想找出死亡率最低的 BMI 族群,其數值落在哪裡呢?這是黃暉凱醫師與其團隊,想要知道的。

 

篩選了 7443 篇文章後,發現 4455 篇有重複族群,2393 篇無關,567 篇研究沒有需要的體重與死亡率資訊,最後鎖定 28 篇共 112682 患者,進入劑量反應統合分析。使用非線性模式分析後,發現死亡率與 BMI 呈現 J 型關係,也就是體重過高會增加死亡率,但其實體重過輕也會,而死亡率的最低點,出現在 BMI 約 27 左右。也就是 BMI 25-30 的所謂過重區間。(過重的朋友們,不用忙著減肥啦!哈哈!)

 

這個發現,與過去對 BMI 與全原因總死亡率的分析類似,BMI 25-30 傳統所謂的過重區間,也是全原因總死亡率最低的一群

 

當全世界大量發表 COVID-19 的臨床經驗與研究時,迅速想到一個切入點,並作統計整合,提出洞見,是很不錯的研究策略。為了搶快發表,也避免夜長夢多,使用致編者信形式投稿,也是相當不錯的決定。

 

這是因為致編者信一般屬於 editorial materials,並不列入 JCR impact factor 計算公式中,決策上也不需要走入完整審稿流程,主編自己看一看,最多找個人幫確認細節,就可以接受並刊出。

 

唯一的缺點,就是在升等認定時,很可能因為放在 letter to the editor,導致分數無法以 original article 方式計算。但學術上的影響力並不會有差異,一樣會出現在 PubMed 上,一樣看得到全文,一樣可以引用。

 

 

恭喜黃醫師!

 

閱讀更多 »