Effect of Smoking Cessation on Mortality After Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of smoking cessation on mortality after myocardial infarction. DATA SOURCES: English- and non-English-language articles published from 1966 through 1996 retrieved using keyword searches of MEDLINE and EMBASE supplemented by letters to authors and searching bibliographies of reviews. STUDY SELECTION: Selection of relevant abstracts and articles was performed by 2 independent reviewers. Articles were chosen that reported the results of cohort studies examining mortality in patients who quit vs continued smoking after myocardial infarction. DATA EXTRACTION: Mortality data were extracted from the selected articles by 2 independent reviewers. DATA SYNTHESIS: Twelve studies were included containing data on 5878 patients. The studies took place in 6 countries between 1949 and 1988. Duration of follow-up ranged from 2 to 10 years. All studies showed a mortality benefit associated with smoking cessation. The combined odds ratio based on a random effects model for death after myocardial infarction in those who quit smoking was 0.54 (95% confidence interval, 0.46-0.62). Relative risk reductions across studies ranged from 15% to 61%. The number needed to quit smoking to save 1 life is 13 assuming a mortality rate of 20% in continuing smokers. The mortality benefit was consistent regardless of sex, duration of follow-up, study site, and time period. CONCLUSION: Results of several cohort studies suggest that smoking cessation after myocardial infarction is associated with a significant decrease in mortality.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».