A qualitative systematic review of the prevalence of coronary artery disease in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To review existing literature on the prevalence/incidence of coronary artery disease (CAD), and secondarily highlight risk factors for CAD in systemic sclerosis (SSc). METHODS: A PubMed and Cochrane Central Register of Controlled Trials search of studies (till 30 November 2013) relating to SSc and CAD was performed, retrieving 180 titles. INCLUSION CRITERIA: studies reporting CAD prevalence/incidence in SSc based on autopsy findings, coronary artery calcium scores, coronary angiographic findings and physician/patient-reported CAD. EXCLUSION CRITERIA: (i) not written in English; (ii) not concerned with human subjects; (iii) single case reports or review articles; (iv) genetic studies; and 95) other surrogate outcome measures of atherosclerosis. Quality assessment was done using the Newcastle-Ottawa score (range 0-9). RESULTS: Thirteen studies (Newcastle-Ottawa score 5-8) were selected. Of eight studies with controls, seven reported increased CAD prevalence (10-56%) or incidence (2.3%) compared to controls (prevalence 2-44%; incidence 1.5%). Of five studies without controls, CAD prevalence was 8-32%. Five of six studies reported that traditional cardiovascular risk factors were similar/reduced in SSc compared to controls. SSc was an independent risk factor for CAD, in addition to age (n = 2), hypercholesterolaemia (n = 3), male gender (n = 1), hypertension and diabetes (n = 1). Disease duration, renal involvement and pulmonary arterial hypertension were associated with CAD. CONCLUSIONS: Systemic sclerosis is associated with an increased prevalence/incidence of CAD. SSc is an independent risk factor for CAD. The association of CAD with SSc-related factors requires further research. Meanwhile, patients with SSc should be screened and treated for identified traditional cardiovascular risk factors.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».