Predictors of Cardiovascular Hospitalization in Giant Cell Arteritis: Effect of Statin Exposure. A French Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify predictors and protectors for cardiovascular hospitalization in a giant cell arteritis (GCA) population-based cohort. METHODS: Using the French National Health Insurance system, we included patients with incident GCA from the Midi-Pyrenees region, southern France, from January 2005 to December 2008 and randomly selected 6 controls matched by sex and age at calendar date. We used a Cox model to identify independent predictors for cardiovascular hospitalization [combining stroke, coronary artery disease (CAD), heart failure, peripheral arterial disease, or cardiac arrhythmias]. RESULTS: Among 103 patients with GCA followed 48.9 ± 14.8 months, the incidence rates of hospitalization for cardiovascular disease, atherosclerotic disease (combining stroke, CAD, and peripheral arterial disease), heart failure, and cardiac arrhythmias were 48.6, 17.5, 14.8, and 9.8 events per 1000 person-years versus 14.9, 4.6, 6.2, and 2.5 events per 1000 person-years among controls, respectively. In patients with GCA, cardiovascular comorbidities at diagnosis (HR 6.2, 2.0-19.2), age over 77 years (HR 5.0, 1.40-17.54), as well as the cumulative defined daily dose of statins (HR 0.993, 0.986-0.999) were independent predictors for subsequent cardiovascular hospitalization. None of the 25 patients with GCA who were taking platelet aggregation inhibitors experienced a cardiovascular hospitalization during followup. CONCLUSION: Patients with GCA present a high risk of cardiovascular hospitalization after diagnosis. In patients with incident GCA from the Midi-Pyrenees region, southern France, statin therapy was associated with reduced cardiovascular hospitalizations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».