The morbidity and mortality following a diagnosis of peripheral arterial disease: Long-term follow-up of a large database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Awareness of the significance of peripheral arterial disease is increasing, but quantitative estimates of the ensuing burden and the impact of other risk factors remains limited. The objective of this study was to fill this need. METHODS: Morbidity and mortality were examined in 16,440 index patients diagnosed with peripheral arterial disease in Saskatchewan, Canada between 1985 and 1995. Medical history and patient characteristics were available retrospectively to January 1980 and follow-up was complete to March 1998. Crude and adjusted event rates were calculated and Kaplan-Meier survival curves estimated. Cox proportional hazards analyses were conducted to examine the effect of risk factors on these rates. Patients suffering a myocardial infarction or ischemic stroke in Saskatchewan provided two reference populations. RESULTS: Half of the index patients were male; the majority was over age 65; 73% had at least one additional risk factor at index diagnosis; 10% suffered a subsequent stroke, another 10% a myocardial infarction, and 49% died within the mean follow-up of 5.9 years. Annual mortality (8.2%) was higher among patients with PAD than after a myocardial infarction (6.3%) but slightly lower than that in patients suffering a stroke (11.3%). Index patients with comorbid disease (e.g., diabetes) were at highest risk of death and other events. CONCLUSION: A diagnosis of peripheral arterial disease is critical evidence of more widespread atherothrombotic disease, with substantial risks of subsequent cardiovascular events and death. Given that the majority has additional comorbidities, these risks are further increased.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».