Hyperuricemia and risk of stroke: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the association between hyperuricemia and risk of stroke incidence and mortality because hyperuricemia is hypothesized to be a risk factor for stroke and other cardiovascular disease, but, to date, results from observational studies are conflicting. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted. Studies were identified by searching major electronic databases using the Medical Subject Headings and keywords without restriction in languages. Prospective cohort studies were included only if they contained data on stroke incidences or mortalities related to serum uric acid levels in adults. Pooled risk ratios (RRs) for the association of stroke incidence and mortality with serum uric acid levels were calculated. RESULTS: A total of 16 studies including 238,449 adults were eligible and abstracted. Hyperuricemia was associated with a significantly higher risk of both stroke incidence (6 studies; RR 1.41, 95% confidence interval [95% CI] 1.05, 1.76) and mortality (6 studies; RR 1.36, 95% CI 1.03, 1.69) in our meta-analyses of unadjusted study estimates. Subgroup analyses of studies adjusting for known risk factors such as age, hypertension, diabetes mellitus, and cholesterol still showed that hyperuricemia was significantly associated with both stroke incidence (4 studies; RR 1.47, 95% CI 1.19, 1.76) and mortality (6 studies; RR 1.26, 95% CI 1.12, 1.39). The pooled estimate of multivariate RRs did not differ significantly by sex. CONCLUSION: Hyperuricemia may modestly increase the risks of both stroke incidence and mortality. Future research is needed to determine whether lowering uric acid level has any beneficial effects on stroke.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».