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Enregistrement W2543000117 · doi:10.3899/jrheum.161131

Cardiovascular Disease Reduction in Rheumatoid Arthritis by Statins: The Final Evidence?

2016· letter· en· W2543000117 sur OpenAlexvenueno aff
Maaike Heslinga, Michael T. Nurmohamed

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisMyocardial infarctionDiabetes mellitusInternal medicineFramingham Risk ScorePopulationDiseaseAbsolute risk reductionIncidence (geometry)Framingham Heart StudyBlood pressureStatinRisk assessmentPhysical therapyIntensive care medicineEndocrinologyEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of cardiovascular disease (CVD) in patients with rheumatoid arthritis (RA) is considerably higher than in the general population and equals that in patients with diabetes1. The most convincing study in this respect comes from Denmark2. The study, which coupled nationwide registers to identify persons with new-onset RA, new-onset diabetes, and persons who had a first myocardial infarction (MI), comprised more than 4.3 million persons, of whom about 10,500 developed RA and 130,000 diabetes. The incidence rate ratio (IRR) of MI in RA was 1.7 (95% CI 1.5–1.9); identical to the risk in diabetes: IRR 1.7 (95% CI 1.6–1.8). Therefore, just as in diabetes, CVD risk management is also needed for RA. CVD risk management starts with assessment of the cardiovascular risk profile (with determination of blood pressure, smoking status, and lipid profile). On the basis of these data and risk calculators such as Framingham and the Systematic Coronary Risk Evaluation, the 10-year cardiovascular risk of a particular person can be calculated. Primary prevention involving treatment with statins and/or antihypertensive agents is then only indicated when this 10-year risk is above a certain value. However, there is little evidence about the outcome of this strategy, particularly for statin treatment. Despite the fact that the increased cardiovascular risk in RA is well known — and thus the need for CVD prevention — numerous recent reports indicate that CVD risk management is still poorly implemented. One of the reasons might be … Address correspondence to Prof. M.T. Nurmohamed, Amsterdam Rheumatology and Immunology Center | Reade – Rheumatology, Jan van Breemenstraat 2, Amsterdam 1056AB, the Netherlands; E-mail: m.nurmohamed{at}reade.nl

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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