Cardiovascular Risk Factors and Comorbidities in Patients with Hyperuricemia and/or Gout: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the available literature on the likelihood of having cardiovascular (CV) risk factors and on developing CV comorbidities in patients with gout and/or asymptomatic hyperuricemia as an evidence base for generating multinational clinical practice recommendations in the 3e (Evidence, Expertise, Exchange) Initiative in Rheumatology. METHODS: A systematic literature search was carried out using MEDLINE, EMBASE, and The Cochrane Library, and abstracts presented at the 2010/2011 meetings of the American College of Rheumatology (ACR) and the European League Against Rheumatism, searching for CV risk factors and new CV comorbidities in patients with asymptomatic hyperuricemia and/or a diagnosis of gout. Trials that fulfilled predefined inclusion criteria were systematically reviewed. RESULTS: A total of 66 out of 8918 identified publications were included in this review. After assessment of the risk of bias, 32 articles with a high risk of bias were excluded. Data could not be pooled because of clinical and statistical heterogeneity. In general, both for asymptomatic hyperuricemia and for gout the hazard ratios for CV comorbidities were only modestly increased (1.5 to 2.0) as were the hazard ratios for CV risk factors, ranging from 1.4 to 2.0 for hypertension and from 1.0 to 2.4 for diabetes. CONCLUSION: Unlike the common opinion that patients with gout or hyperuricemia are at higher risk of developing CV disease, the actual risk to develop CV disease is either rather weak (for hyperuricemia) or poorly investigated (for gout).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».