Is Fragility Fracture a Strong Risk Factor for a Cardiovascular Event in Rheumatoid Arthritis? The Challenge of Dealing with Multiple Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Multiple comorbidities are among the most important challenges today because comorbidity is age-related and the population is aging1. In patients with rheumatoid arthritis (RA), the risk of both fragility fractures (FF) and cardiovascular (CV) manifestations is elevated2,3,4,5, but are these comorbidities separate processes, or are they interrelated? If these events (partly) share a common pathogenesis, an FF is not only a strong risk factor for a subsequent fracture6, but also for a CV event. As a consequence, it might be useful to determine the CV risk after a recent fracture. The study by Ni Mhuircheartaigh, et al 7 brings up exciting data that show that CV risk, both of myocardial infarction (MI) and heart failure, is elevated after an FF in patients with RA. In an observational study in Olmsted County (USA) from 1995 to 2007, 1171 patients with incident RA and 1171 controls were included. At baseline, the patients had hypertension, obesity, and dyslipidemia more often, but RA patients with a previous event were excluded. During followup, 406 and 346 FF were observed, and 286 and … Address correspondence to Prof. W.F. Lems, Department of Rheumatology, Amsterdam Rheumatology and Immunology Center, VU University Medical Center, 3A 64 Postbox 7057, 1007 MB, Amsterdam, the Netherlands. E-mail: wf.lems{at}vumc.nl
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».