A case-control study of risk factors of chronic venous ulceration in patients with varicose veins
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives Venous ulcers carry psychological and high financial burden for patients, causing depression, pain, and limitation of mobility. The study aimed to identify factors associated with an increased risk of venous ulceration in patients with varicose veins in Armenia. Methods A case-control study design was utilized enrolling 80 patients in each group, who underwent varicose treatment surgery in two specialized surgical centers in Armenia during 2013-2014 years. Cases were patients with varicose veins and venous leg ulcers. Controls included patients with varicose veins but without venous leg ulcers. Data were collected using interviewer-administered telephone interviews and medical record abstraction. Multiple logistic regression analysis was used to identify the risk factors of venous ulceration. Results There were more females than males in both groups (72.5% of cases and 85.0 % of controls). Cases were on average older than controls (53.9 vs. 39.2 years old, p ≤ 0.001). After adjusting for potential confounders, the estimated odds of developing venous ulcer was higher in patients with history of post thrombotic syndrome (odds ratio = 14.90; 95% confidence interval: 3.95-56.19; p = 0.001), with higher average sitting time (odds ratio = 1.32 per hour of sitting time; 95% confidence interval: 1.08-1.61; p = 0.006), those with reflux in deep veins (odds ratio = 3.58; 95% confidence interval: 1.23-10.31; p = 0.019) and history of leg injury (odds ratio = 3.12; 95% confidence interval: 1.18-8.23; p = 0.022). Regular exercise in form of walking (≥5 days per week) was found to be a protective factor from venous ulceration (odds ratio = 0.26; 95% confidence interval: 0.08-0.90; p = 0.034). Conclusion We found that reflux in deep veins, history of leg injury, history of post thrombotic syndrome, and physical inactivity were significant risk factors for venous ulceration in patients with varicose veins, while regular physical exercise mitigated that risk. Future studies should investigate the relationships between the duration and type of regular exercise and the risk of venous ulceration to make more specific recommendations on preventing ulcer development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».