Cardiovascular risk factors and 30-year cardiovascular risk in homeless adults with mental illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of death among homeless people. This study examines CVD risk factors and 30-year CVD risk in a population of homeless individuals with mental illness. METHODS: CVD risks factors were assessed in 352 homeless individuals with mental illness in Toronto, Canada, at the time of their enrollment in the At Home/Chez Soi Project, a randomized trial of a Housing First intervention. The 30-year risk for CVD (coronary death, myocardial infarction, and fatal or nonfatal stroke) was calculated using published formulas and examined for association with need for mental health services, diagnosis of psychotic disorder, sex, ethnicity, access to a family physician and diagnosis of substance dependence. RESULTS: The 30-year CVD risk for study participants was 24.5 ± 18.4%, more than double the reference normal of 10.1 ± 7.21% (difference = -13.0% 95% CI -16.5% to -9.48%). Univariate analyses revealed 30-year CVD risk was greater among males (OR 3.99, 95% CI 2.47 to 6.56) and those who were diagnosed with substance dependence at baseline (OR 1.94 95% CI 1.23 to 3.06) and reduced among those who were non-white (OR 0.62 95% CI 0.39 to 0.97). In adjusted analyses, only male sex (OR 4.71 95% CI 2.76 to 8.05) and diagnosis of substance dependence (OR 1.78 95% CI 1.05 to 3.00) remained associated with increased CVD risk. CONCLUSIONS: Homeless people with mental illness have highly elevated 30-year CVD risk, particularly among males and those diagnosed with substance dependence. This study adds to the literature by reporting on CVD risk in a particularly vulnerable population of homeless individuals experiencing mental illness, and by using a 30-year CVD risk calculator which provides a longer time-frame during which the effect of modifiable CVD risk factors could be mitigated. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials ISRCTN42520374.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».