Impact of cancers and cardiovascular diseases in chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cardiovascular disease and cancer are the two leading causes of morbidity and mortality in patients with chronic obstructive pulmonary disease. The epidemiological and mechanistic evidence linking these disorders, however, is uncertain. RECENT FINDINGS: In patients with mild chronic obstructive pulmonary disease, cardiovascular disease accounts for nearly 50% of all hospitalizations and over 20% of all deaths, whereas lung cancer accounts for about a third of all mortality. Collectively, cancer is responsible for over 50% of all deaths in mild chronic obstructive pulmonary disease. In general, chronic obstructive pulmonary disease increases the risk of cardiovascular disease and lung cancer by two-fold, with increasing risk as the disease progresses. The mechanisms linking these disorders have not been well worked out. Shared genetic risk factors, and perturbations in the inflammatory, oxidative and neurohumoral responses, are implicated. Epidemiological studies suggest that anti-inflammatory drugs may reduce the risk of cardiovascular disease and lung cancer but have not been confirmed. SUMMARY: Cardiovascular diseases and lung cancer are major sources of morbidity and mortality in chronic obstructive pulmonary disease. Patients should be assessed carefully for additional risk factors and be treated aggressively with interventions to mitigate the risk of cardiovascular disease and lung cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».