Association between Serum Interleukin-6 Concentration and Mortality in Patients with Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate whether serum interleukin-6 (IL-6) is associated with increased risk of mortality in coronary artery disease (CAD) patients. METHODS: We performed a prospective cohort study of 718 CAD patients from the Guangzhou Cardiovascular Disease Cohort (GCDC) study. Multivariable-adjusted Cox proportional hazards regression analyses were used to examine the association between serum IL-6 with all-cause and cardiovascular mortality. RESULTS: During the 1663 person-years of followup, the cumulative all-cause mortality and cardiovascular mortality were 6.5% (n = 47) and 3.3% (n = 24), respectively. The mean length of followup was 2.32 ± 0.81 years. In the multivariable analyses, a one-SD increment in log-transformed serum IL-6 was positively associated with an increased risk of all-cause and cardiovascular mortality, with hazard ratios (HR) of 2.93 (95% CI, 2.11-4.08) and 2.04 (95% CI, 1.34-3.68) within the patients combined and 2.98 (95% CI, 2.12-4.18) and 3.10 (95% CI, 1.98-4.85) within males, respectively. Patients in the highest serum IL-6 tertile versus the lowest tertile were at higher risk of all-cause and cardiovascular mortality, with HR of 17.12 (95% CI 3.11-71.76) and 8.68 (95% CI, 1.88-37.51), respectively. CONCLUSIONS: In hospitalized patients with CAD, serum IL-6 is significantly associated with all-cause and cardiovascular mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».