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Enregistrement W2054573088 · doi:10.3899/jrheum.090822

Cardiovascular Disease and Risk Factors in Patients with Psoriasis and Psoriatic Arthritis

2010· review· en· W2054573088 sur OpenAlexvenueno aff
Anne‐Marie Tobin, Douglas J. Veale, Oliver FitzGerald, Sarah Rogers, Paul M. Collins, Donal O’Shea, Brian Kirby

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisPsoriatic arthritisDiseasePopulationMetabolic syndromeRisk factorInternal medicineIncidence (geometry)EpidemiologyDermatologyObesityEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patients with psoriasis and psoriatic arthritis (PsA) have an increased incidence of cardiovascular disease (CVD) and cardiovascular risk factors such as smoking, hypertension, and metabolic syndrome compared to the normal population. Patients with psoriasis and PsA may also have increased risk from nonconventional risk factors such as raised levels of homocysteine and excessive alcohol consumption. We conducted a comprehensive review of the literature on CVD and all cardiovascular risk factors in patients with psoriasis and PsA. DATA SOURCES: All studies identified from a Medline (www.ncbi.nlm.nih.gov) search pertaining to CVD, individual risk factors in psoriasis, and PsA were included. STUDY SELECTION: Studies included a healthy reference population, were published between 1975 and 2009, and were written in English. RESULTS: Our search yielded 14 studies that documented rates of CVD in patients with psoriasis and PsA compared to controls. Substantial evidence points to elevated risk of CVD in patients with psoriasis and PsA. CONCLUSION: It remains difficult to conclude if risk factors are caused by psoriasis or share a common pathogenesis. Physicians treating patients with psoriasis and PsA must be aware of all potential cardiovascular risk factors in their patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations136
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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