Cardiovascular Risk Factors and Venous Thromboembolism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept that venous thromboembolism (VTE) and atherosclerosis are 2 completely distinct entities has recently been challenged because patients with VTE have more asymptomatic atherosclerosis and more cardiovascular events than control subjects. We performed a meta-analysis to assess the association between cardiovascular risk factors and VTE. METHODS AND RESULTS: Medline and EMBASE databases were searched to identify studies that evaluated the prevalence of major cardiovascular risk factors in VTE patients and control subjects. Studies were selected using a priori defined criteria, and each study was reviewed by 2 authors who abstracted data on study characteristics, study quality, and outcomes. Odds ratios or weighted means and 95% confidence intervals (CIs) were then calculated and pooled using a random-effects model. Statistical heterogeneity was evaluated through the use of chi2 and I2 statistics. Twenty-one case-control and cohort studies with a total of 63 552 patients met the inclusion criteria. Compared with control subjects, the risk of VTE was 2.33 for obesity (95% CI, 1.68 to 3.24), 1.51 for hypertension (95% CI, 1.23 to 1.85), 1.42 for diabetes mellitus (95% CI, 1.12 to 1.77), 1.18 for smoking (95% CI, 0.95 to 1.46), and 1.16 for hypercholesterolemia (95% CI, 0.67 to 2.02). Weighted mean high-density lipoprotein cholesterol levels were significantly lower in VTE patients, whereas no difference was observed for total and low-density lipoprotein cholesterol levels. Significant heterogeneity among studies was present in all subgroups except for the diabetes mellitus subgroup. Higher-quality studies were more homogeneous, and significant associations remained unchanged. CONCLUSIONS: Cardiovascular risk factors are associated with VTE. This association is clinically relevant with respect to individual screening, risk factor modification, and primary and secondary prevention of VTE. Prospective studies should further investigate the underlying mechanisms of this relationship.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle