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Enregistrement W2068985697 · doi:10.1186/ar2383

Cardiovascular disease in patients with rheumatoid arthritis: results from the QUEST-RA study

2008· article· en· W2068985697 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Naranjo, Tuulikki Sokka, M.Á. Descalzo, Jaime Calvo‐Alén, Kim Hørslev‐Petersen, Reijo Luukkainen, Bernard Combe, Gerd R Burmester, Joe Devlin, Gianfranco Ferraccioli, Alessia Morelli, Monique Hoekstra, Maria Majdan, S Sadkiewicz, Miguel Ángel Belmonte, Ann‐Carin Holmqvist, Ernest Choy, Recep Tunç, Aleksander Dimić, Martin Bergman, Sergio Toloza, Theodore Pincus

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRheumatologyInternal medicineDiseasePhysical therapyArthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We analyzed the prevalence of cardiovascular (CV) disease in patients with rheumatoid arthritis (RA) and its association with traditional CV risk factors, clinical features of RA, and the use of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) in a multinational cross-sectional cohort of nonselected consecutive outpatients with RA (The Questionnaires in Standard Monitoring of Patients with Rheumatoid Arthritis Program, or QUEST-RA) who were receiving regular clinical care. METHODS: The study involved a clinical assessment by a rheumatologist and a self-report questionnaire by patients. The clinical assessment included a review of clinical features of RA and exposure to DMARDs over the course of RA. Comorbidities were recorded; CV morbidity included myocardial infarction, angina, coronary disease, coronary bypass surgery, and stroke. Traditional risk factors recorded were hypertension, hyperlipidemia, diabetes mellitus, smoking, physical inactivity, and body mass index. Unadjusted and adjusted hazard ratios (HRs) (95% confidence interval [CI]) for CV morbidity were calculated using Cox proportional hazard regression models. RESULTS: Between January 2005 and October 2006, the QUEST-RA project included 4,363 patients from 48 sites in 15 countries; 78% were female, more than 90% were Caucasian, and the mean age was 57 years. The prevalence for lifetime CV events in the entire sample was 3.2% for myocardial infarction, 1.9% for stroke, and 9.3% for any CV event. The prevalence for CV risk factors was 32% for hypertension, 14% for hyperlipidemia, 8% for diabetes, 43% for ever-smoking, 73% for physical inactivity, and 18% for obesity. Traditional risk factors except obesity and physical inactivity were significantly associated with CV morbidity. There was an association between any CV event and age and male gender and between extra-articular disease and myocardial infarction. Prolonged exposure to methotrexate (HR 0.85; 95% CI 0.81 to 0.89), leflunomide (HR 0.59; 95% CI 0.43 to 0.79), sulfasalazine (HR 0.92; 95% CI 0.87 to 0.98), glucocorticoids (HR 0.95; 95% CI 0.92 to 0.98), and biologic agents (HR 0.42; 95% CI 0.21 to 0.81; P < 0.05) was associated with a reduction of the risk of CV morbidity; analyses were adjusted for traditional risk factors and countries. CONCLUSION: In conclusion, prolonged use of treatments such as methotrexate, sulfasalazine, leflunomide, glucocorticoids, and tumor necrosis factor-alpha blockers appears to be associated with a reduced risk of CV disease. In addition to traditional risk factors, extra-articular disease was associated with the occurrence of myocardial infarction in patients with RA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations469
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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