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Enregistrement W2083757671 · doi:10.1155/2014/651921

Co-Occurrence of Arthritis and Stroke amongst Middle-Aged and Older Adults in Canada

2014· article· en· W2083757671 sur OpenAlexaffabout
Roman Matveev, Chris I. Ardern

Notice bibliographique

RevueStroke Research and Treatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionStroke (engine)ArthritisAlgorithmPopulationCross-sectional studyInternal medicineGerontologyDemographyMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arthritis is a chronic inflammatory condition commonly associated with mobility restriction and reduced activity. To date, the extent to which arthritis is an independent risk factor for stroke is unclear, and important, in light of an aging population. The purpose of this study was to (i) quantify the cross-sectional association between stroke and arthritis and (ii) to determine whether the relationship differed in physically active and inactivemiddle-aged and older adults. Data was derived from the 2010 Canadian Community Health Survey (N = 47 188; ≥30 y). Multivariable logistic regression was used to estimate the association between arthritis and stroke in models adjusted for age, physical activity (PA), and demographic factors. Overall, individuals with arthritis were 4 times more likely to report a history of stroke (OR = 3.8, 95% CI = 3.06-4.68), whereas those who were engaged in at least moderate PA (≥ 1.5 kcal/kg/day) were less than half as likely (0.45, 0.92-0.62). This effect was moderated by age, as younger (30-65 y: 3.27, 2.22-4.83) but not older adults (>65 y: 1.04, 0.8-1.35) with arthritis had elevated odds of stroke. Both physical inactivity and arthritis are associated with higher odds of stroke, effects of which are the strongest amongst 30-65 year olds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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