Factors Associated with Major Cardiovascular Events in Patients with Systemic Necrotizing Vasculitides: Results of a Longterm Followup Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic necrotizing vasculitides (SNV) are associated with more frequent subclinical atherosclerosis, suggesting that SNV might be associated with a higher risk of major cardiovascular events (MCVE). We aimed to identify factors predictive of MCVE in patients with SNV. METHODS: Patients in remission from SNV were assessed for CV risk factors and subclinical atherosclerosis. MCVE was defined as myocardial infarction, stroke, arterial revascularization, hospitalization for unstable angina, and/or death from CV causes. MCVE-free survival curves were compared using the log-rank test. RESULTS: Forty-two patients were followed for 7.1±2.6 years. Eight patients (18.9%) had MCVE. The respective 5- and 10-year MCVE rates were 9.5% and 26.8%. National Cholesterol Education Program/Adult Treatment Panel III (NCEP/ATP III)-defined high-risk status [hazard ratio (HR) 5.02 (95% CI: 1.17-27.4), p=0.03], BMI>30 kg/m2 [HR 4.84 (95% CI: 1.46-116), p=0.02], and plaque detection in the abdominal aorta (p=0.01) were significantly associated with MCVE. SNV characteristics, corticosteroid maintenance therapy, and C-reactive protein>5 mg/l were not associated with MCVE. Plaque in the aorta was significantly associated with high-risk status (p<0.001), while BMI and high-risk status were independent variables. Thus, a BMI>30 kg/m2 and/or a high-risk status were strongly associated with MCVE (p=0.004). Carotid intima-media thickness (IMT) identified patients with early MCVE and was correlated with the time to MCVE (r2=0.68, p=0.01). CONCLUSION: These results suggest that factors associated with a higher MCVE risk in patients with SNV are NCEP/ATP III-defined high-risk status and BMI>30 kg/m2. Carotid IMT could help identify patients with SNV at risk of early MCVE.
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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 | 0,001 | 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 ».