Association of Smoking Status With Angina and Health-Related Quality of Life After Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking cessation after acute myocardial infarction (AMI) decreases the risk of recurrent AMI and mortality by 30% to 50%, but many patients continue to smoke. The association of smoking with angina and health-related quality of life (HRQOL) after AMI is unclear. METHODS AND RESULTS: Patients in 2 US multicenter AMI registries (n=4003) were assessed for smoking and HRQOL at admission and 1, 6, and 12 months after AMI. Angina and HRQOL were measured with the Seattle Angina Questionnaire and Short Form-12 Physical and Mental Component Scales. At admission, 29% never had smoked, 34% were former smokers (quit before AMI), and 37% were active smokers, of whom 46% quit by 1 year (recent quitters). In hierarchical, multivariable, regression models that adjusted for sociodemographic, clinical and treatment factors, never and former smokers had similar and the best HRQOL in all domains. Recent quitters had intermediate HRQOL levels, with angina and Short Form-12 Mental Component Scale scores similar to never smokers. Persistent smokers had worse HRQOL in all domains compared with never smokers and worse Short Form-12 Mental Component Scale scores than recent quitters. CONCLUSIONS: Smoking after AMI is associated with more angina and worse HRQOL in all domains, whereas smokers who quit after AMI have similar angina levels and mental health as never smokers. These observations may help encourage patients to stop smoking after AMI.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».