Paradoxically lower prevalence of peripheral arterial disease in South Asians: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While people of South Asian (SA) descent have higher rates of cardiovascular disease compared with people of White European (WE) descent, a lower prevalence of lower extremity peripheral arterial disease (PAD) has been suggested in SA. Our intent was to systematically review the literature on PAD prevalence in people of SA descent and to conduct a meta-analysis to identify differences in PAD prevalence between SA and WE. METHODS: Standard Cochrane systematic review methodology was used for conducting a literature review of published research. Population prevalence studies of PAD in SA with a WE comparison group were included. Full text studies were selected and reviewed by two authors with independent data extraction. Prevalence differences between SA and WE were analysed using ORs. FINDINGS: 129 studies were initially identified and ultimately 15 (n=240 003 patients) studies were included. Only one study reported direct comparative general PAD prevalence between SA and WE (OR=0.26, 95%CI 0.17 to 0.38, p<0.001, n=77 855). Fourteen studies with comparative prevalence data between SA and WE in high-risk populations confirm significantly lower odds of PAD in SA with coronary artery disease (CAD) (OR=0.47, 95%CI 0.39 to 0.56, p<0.001, n=139 313) and diabetes (OR=0.44; 95% CI 0.30 to 0.63, p<0.001, n=22 835). INTERPRETATION: Reported PAD prevalence is significantly lower in SA than WE for both the CAD and diabetes populations. Explanations for these findings, if true, are unclear. These results underscore the need for further study to clarify mechanisms of ethnic divergence in PAD prevalence.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».