Impact of non-cardiovascular disease comorbidity on cardiovascular disease symptom severity: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Non-cardiovascular comorbidity is common in cardiovascular disease (CVD) populations but its influence on chest pain (CP) and shortness of breath (SOB) symptom-specific physical limitations is unknown. We wanted to test the a priori hypothesis that an unrelated comorbidity would influence symptom-specific physical limitations and to investigate this impact in different severities of CVD. METHOD AND RESULTS: The study was based on 5426 patients from ten family practices, organised into eight a priori exclusive severity groups: (i) no CVD or osteoarthritis (OA) (reference), (ii) index hypertension, ischaemic heart disease (IHD) and heart failure (HF) without OA, (iii) index OA without CVD and (iv) same CVD groups with comorbid OA. The measure of CP physical limitations was Seattle Angina Questionnaire and for SOB physical limitations was the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire. Adjusted baseline associations between the cohorts and symptom-specific physical limitations were assessed using linear regression methods. In the study population, 1443 (27%) reported CP and 2097 (39%) SOB. CP and SOB physical limitations increased with CVD severity in the index and comorbid groups. Compared with the respective index CVD group, the CP physical limitation scores for comorbid CVD groups with OA were lower by: -14.7 (95% CI -21.5, 7.8) for hypertension, -5.5 (-10.4, -0.7) for IHD and -22.1 (-31.0, -6.7) for HF. For SOB physical limitations, comorbid scores were lower by: -9.2 (-13.8, -4.6) for hypertension, -6.4 (-11.1, -1.8) for IHD and -8.8 (-19.3, 1.65) for HF. CONCLUSIONS: CP and SOB are common symptoms, and OA increases the CVD symptom-specific physical limitations additively. Comorbidity interventions need to be developed for CVD specific health outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».