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Enregistrement W1487119466 · doi:10.1002/lary.23837

Sudden sensorineural hearing loss is correlated with an increased risk of acute myocardial infarction: A population‐based cohort study

2013· article· en· W1487119466 sur OpenAlexaff
Charlene Lin, Shih‐Wei Lin, Yung‐Song Lin, Shih‐Feng Weng, Tsung‐Ming Lee

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionHazard ratioIncidence (geometry)Confidence intervalCohortPopulationCohort studyPediatricsRetrospective cohort studyInternal medicineHearing lossAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Previous studies have indicated that hypercholesterolemia and a high burden of cardiovascular risk factors are associated with the development of sudden sensorineural hearing loss (SSHL). The purpose of this study was to test the hypothesis that SSHL is a risk factor for the development of myocardial infarction (MI). STUDY DESIGN: A retrospective cohort study. METHODS: Using the Taiwan Longitudinal Health Insurance Database, we compared patients diagnosed with SSHL between January 1, 2001, and December 31, 2006, (N = 44,830) with age-matched controls (1:1) (N = 44,830). We followed up on each patient until the end of 2009 to evaluate the incidence of MI for a minimum period of 3 years after their initial SSHL diagnosis. RESULTS: We found that after adjusting for potential confounds with an adjusted hazard ratio (HR) of 1.254 (95% confidence interval, 1.092-1.440, P < 0.05), patients with SSHL were more likely to suffer MI than the control population. When stratified by patient age, the incidence of MI was 1.62-fold and 1.28-fold higher for SSHL-diagnosed patients aged between 50 and 64 years and those aged ≥ 65 years (P = 0.0064 and P = 0.0001), respectively, than in the non-SSHL group. CONCLUSIONS: SSHL may confer an independent risk of MI. This observation may prompt the early detection and timely treatment of patients at a high risk of MI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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