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Enregistrement W2009118238 · doi:10.1371/journal.pone.0103509

Relationship of Self-Rated Health with Fatal and Non-Fatal Outcomes in Cardiovascular Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis

2014· review· en· W2009118238 sur OpenAlexaboutno aff
Nahal Mavaddat, Richard Parker, Simon Sanderson, Jonathan Mant, Ann Louise Kinmonth

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMeta-analysisCINAHLPsycINFODiseaseCochrane LibraryCohort studyMEDLINEProspective cohort studyRelative riskInternal medicineConfidence intervalPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who rate their health as poor experience higher all-cause mortality. Study of disease-specific association with self-rated health might increase understanding of why this association exists. OBJECTIVES: To estimate the strength of association between self-rated health and fatal and non-fatal cardiovascular disease. METHODS: A comprehensive search of PubMed MEDLINE, EMBASE, CINAHL, BIOSIS, PsycINFO, DARE, Cochrane Library, and Web of Science was undertaken during June 2013. Two reviewers independently searched databases and selected studies. Inclusion criteria were prospective cohort studies or cohort analyses of randomised trials with baseline measurement of self-rated health with fatal or non-fatal cardiovascular outcomes. 20 studies were pooled quantitatively in different meta-analyses. Study quality was assessed using Newcastle-Ottawa scales. RESULTS: 'Poor' relative to 'excellent' self-rated health (defined by most extreme categories in each study, most often' poor' or 'very poor' and 'excellent' or 'good') was associated over a follow-up of 2.3-23 years with cardiovascular mortality in studies: where varying degrees of adjustments had been made for cardiovascular disease risk (HR 1.79 (95% CI 1.50 to 2.14); 15 studies, I2 = 71.24%), and in studies reporting outcomes in people with pre-existing cardiovascular disease or ischaemic heart disease symptoms (HR 2.42 (95% CI 1.32 to 4.44); 3 studies; I2 = 71.83%). 'Poor' relative to 'excellent' self rated health was also associated with the combined outcome of fatal and non-fatal cardiovascular events (HR 1.90 (95% CI 1.26 to 2.87); 5 studies; I2 = 68.61%), Self-rated health was not significantly associated with non-fatal cardiovascular disease outcomes (HR 1.66 (95% CI 0.96 to 2.87); 5 studies; I2 = 83.60%). CONCLUSIONS: Poor self rated health is associated with cardiovascular mortality in populations with and without prior cardiovascular disease. Those with current poor self-rated health may warrant additional input from health services to identify and address reasons for their low subjective health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,041
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations166
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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