Hyperuricemia and coronary heart disease: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The role of serum uric acid as an independent risk factor for cardiovascular disease remains unclear, although hyperuricemia is associated with cardiovascular disease such as coronary heart disease (CHD), stroke, and hypertension. METHODS: A systematic review and meta-analysis using a random-effects model was conducted to determine the risk of CHD associated with hyperuricemia in adults. Studies of hyperuricemia and CHD were identified by searching major electronic databases using the medical subject headings and keywords without language restriction (through February 2009). Only prospective cohort studies were included if they had data on CHD incidences or mortalities related to serum uric acid levels in adults. RESULTS: Twenty-six eligible studies of 402,997 adults were identified. Hyperuricemia was associated with an increased risk of CHD incidence (unadjusted risk ratio [RR] 1.34, 95% confidence interval [95% CI] 1.19-1.49) and mortality (unadjusted RR 1.46, 95% CI 1.20-1.73). When adjusted for potential confounding, the pooled RR was 1.09 (95% CI 1.03-1.16) for CHD incidence and 1.16 (95% CI 1.01-1.30) for CHD mortality. For each increase of 1 mg/dl in uric acid level, the pooled multivariate RR for CHD mortality was 1.12 (95% CI 1.05-1.19). Subgroup analyses showed no significant association between hyperuricemia and CHD incidence/mortality in men, but an increased risk for CHD mortality in women (RR 1.67, 95% CI 1.30-2.04). CONCLUSION: Hyperuricemia may marginally increase the risk of CHD events, independently of traditional CHD risk factors. A more pronounced increased risk for CHD mortality in women should be investigated in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».