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Enregistrement W2546994911 · doi:10.1016/j.jacc.2016.08.038

High-Density Lipoprotein Cholesterol and Cause-Specific Mortality in Individuals Without Previous Cardiovascular Conditions

2016· article· en· W2546994911 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCohortInternal medicineCohort studyCholesterolDemographyAmbulatoryObservational studyDiseaseGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prognostic importance of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) as a specific risk factor for cardiovascular (CV) disease has been challenged by recent clinical trials and genetic studies. OBJECTIVES: This study sought to reappraise the association of HDL-C level with CV and non-CV mortality using a "big data" approach. METHODS: An observational cohort study was conducted using the CANHEART (Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team) dataset, which was created by linking together 17 different individual-level data sources. People were included if they were between 40 and 105 years old on January 1, 2008, living in Ontario, Canada, without previous CV conditions or severe comorbidities, and had an outpatient fasting cholesterol measurement in the year prior to the inception date. The primary outcome was cause-specific mortality. RESULTS: A total of 631,762 individuals were included. The mean age of our cohort was 57.2 years, 55.4% were women, and mean HDL-C level was 55.2 mg/dl. There were 17,952 deaths during a mean follow-up of 4.9 ± 0.4 years. The overall all-cause mortality rate was 8.1 per 1,000 person-years for men and 6.6 per 1,000 person-years for women. Individuals with lower HDL-C levels were more likely to have low incomes, unhealthy lifestyle, higher triglycerides levels, other cardiac risk factors, and medical comorbidities. Individuals with lower HDL-C levels were independently associated with higher risk of CV, cancer, and other mortality compared with individuals in the reference ranges of HDL-C levels. In addition, individuals with higher HDL levels (>70 mg/dl in men, >90 mg/dl in women) had increased hazard of non-CV mortality. CONCLUSIONS: Complex associations exist between HDL-C levels and sociodemographic, lifestyle, comorbidity factors, and mortality. HDL-C level is unlikely to represent a CV-specific risk factor given similarities in its associations with non-CV outcomes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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