Lifestyle variables and the risk of myocardial infarction in the General Practice Research Database
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 primary objective of this study is to estimate the association between body mass index (BMI) and the risk of first acute myocardial infarction (AMI). As a secondary objective, we considered the association between other lifestyle variables, smoking and heavy alcohol use, and AMI risk. METHODS: This study was conducted in the general practice research database (GPRD) which is a database based on general practitioner records and is a representative sample of the United Kingdom population. We matched cases of first AMI as identified by diagnostic codes with up to 10 controls between January 1st, 2001 and December 31st, 2005 using incidence density sampling. We used multiple imputation to account for missing data. RESULTS: We identified 19,353 cases of first AMI which were matched on index date, GPRD practice and age to 192,821 controls. There was a modest amount of missing data in the database, and the patients with missing data had different risks than those with recorded values. We adjusted our analysis for each lifestyle variable jointly and also for age, sex, and number of hospitalizations in the past year. Although a record of underweight (BMI <18.0 kg/m2) did not alter the risk for AMI (adjusted odds ratio (OR): 1.00; 95% confidence interval (CI): 0.87-1.11) when compared with normal BMI (18.0-24.9 kg/m2), obesity (BMI > or =30 kg/m2) predicted an increased risk (adjusted OR: 1.41; 95% CI: 1.35-1.47). A history of smoking also predicted an increased risk of AMI (adjusted OR: 1.81; 95% CI: 1.75-1.87) as did heavy alcohol use (adjusted OR: 1.15; 95% CI: 1.06-1.26). CONCLUSION: This study illustrates that obesity, smoking and heavy alcohol use, as recorded during routine care by a general practitioner, are important predictors of an increased risk of a first AMI. In contrast, low BMI does not increase the risk of a first AMI.
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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 | 0,040 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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