Survey of the Effect of Opioid Abuse on the Extent of Coronary Artery Diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cardiovascular disease is the most common cause of death in our country. Recently, it has been found that the use of opium like other risk factors can be an independent risk factor for coronary artery disease. Therefore, this study examines the impact of opioid abuse on the extent of coronary artery diseases. METHODS: This study included 1170 individuals, who underwent coronary angiography in Seyed-ol-shohada and Taleghani hospitals, Urmia in 2012, were enrolled. The demographic data included age, sex, medical history, including history of diabetes, hypertension, heart disease and a history of opioid abuse and duration of smoking were extracted and entered in a questionnaire. RESULTS: The results of this study showed that 121 had taken opium and 1049 patients had not taken the drug. The results of this study showed that coronary artery disease (CAD) in patients with drug use (88.5%) was significantly higher than the group without drug use (72.2 %) (P=0/000). However, significant differences are not exist between the two groups regarding the number of affected coronary arteries (P=0.679). CONCLUSION: although risk factors of CAD such as HTN and DM is higher in patients without opium addiction than in addicted patients, but CAD was more created in patients using drugs and this suggests drugs as an important risk factor for coronary artery disease.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».