Gender differences in the etiology of heart failure: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is an increasing problem for the aging population, specifically among women. The etiology of HF influences both the selection and outcome of the treatment. There are variations between genders in morbidity and mortality in different studies, possibly reflecting etiology. The objective of this study was to examine the strength of evidence available for gender differences in the etiology of chronic heart failure. METHODS: Computer-assisted searches from 1980-2009 for gender differences in the etiology of heart failure were performed (Medline, EMBASE and PubMed). From 2347 abstracts reviewed based on inclusion criteria, 35 original articles were chosen for review. Data extraction was based on observational studies (prospective/retrospective cohort or cross sectional) with a mean follow up of 3 months. There was no interrater variability between the 2 reviewers on data-extraction. RESULTS: Ventricular systolic dysfunction being more associated with male sex, but female sex was more reported to be associated with preserved left ventricular function. Ischemic etiology and associated coronary heart disease were strongly correlated with male sex. The risk for HF was dramatically more elevated for women with systolic hypertension but the association for diabetes mellitus as the etiology of HF was somewhat equal between males and females. CONCLUSIONS: One of the limitations in reaching conclusions about gender differences in cardiovascular disease is that many major clinical trials do not include a gender analysis nor they are powered to do so as women are under-represented in most of the HF studies. The need remains for a well designed prospective study of sufficient numbers of male and female patients with and without heart failure and analyzing etiology and risk factors based on the sex differences.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 | 0,000 | 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 ».