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Enregistrement W2745766920 · doi:10.1161/jaha.117.006096

Self‐Reported Health and Outcomes in Patients With Stable Coronary Heart Disease

2017· article· en· W2745766920 sur OpenAlexafffund
Ralph Stewart, Emil Hagström, Claes Held, Tom Kai Ming Wang, Paul W. Armstrong, Philip E. Aylward, Christopher P. Cannon, Wolfgang Köenig, José López‐Sendón, Emile R. Mohler, Nermin Hadziosmanovic, Susan Krug‐Gourley, Marco Antonio Ramos Corrales, Saulat Siddique, Philippe Gabríel Steg, Harvey D. White, Lars Wallentin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSUNY Downstate Medical CenterSchool of Medicine, Duke UniversityUniversity of IoanninaPeking University People's HospitalQuest DiagnosticsPeking UniversityState University of New YorkNational Taiwan University HospitalUniversity of OxfordSahlgrenska UniversitetssjukhusetGlaxoSmithKlineUniversité Paris DescartesUniversiteit van AmsterdamUniversidad de Buenos AiresFudan UniversityUniversity of AlbertaSouth Australian Health and Medical Research InstituteFlinders UniversityUniversity of East AngliaNational Taiwan UniversityInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUppsala UniversitetDuke Clinical Research InstituteUniversity of Wisconsin-MadisonNYU Langone Medical CenterAkademiska SjukhusetMassachusetts General HospitalBrigham and Women's Hospital
Mots-clésMedicineHazard ratioMyocardial infarctionInternal medicineStroke (engine)Confidence intervalProportional hazards modelAdverse effectPlaceboCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The major determinants and prognostic importance of self‐reported health in patients with stable coronary heart disease are uncertain. Methods and Results The STABILITY (Stabilization of Atherosclerotic Plaque by Initiation of Darapladib Therapy) trial randomized 15 828 patients with stable coronary heart disease to treatment with darapladib or placebo. At baseline, 98% of participants completed a questionnaire that included the question, “Overall, how do you feel your general health is now?” Possible responses were excellent, very good, good, average , and poor . Adjudicated major adverse cardiac events, which included cardiovascular death, myocardial infarction, and stroke, were evaluated by Cox regression during 3.7 years of follow‐up for participants who reported excellent or very good health (n=2304), good health (n=6863), and average or poor health (n=6361), before and after adjusting for 38 covariates. Self‐reported health was most strongly associated with geographic region, depressive symptoms, and low physical activity ( P <0.0001 for all). Poor/average compared with very good/excellent self‐reported health was independently associated with major adverse cardiac events (hazard ratio [ HR ]: 2.30 [95% confidence interval ( CI ), 1.92–2.76]; adjusted HR : 1.83 [95% CI , 1.51–2.22]), cardiovascular mortality ( HR : 4.36 [95% CI , 3.09–6.16]; adjusted HR : 2.15 [95% CI , 1.45–3.19]), and myocardial infarction ( HR : 1.87 [95% CI , 1.46–2.39]; adjusted HR : 1.68 [95% CI , 1.25–2.27]; P <0.0002 for all). Conclusions Self‐reported health is strongly associated with geographical region, mood, and physical activity. In a global coronary heart disease population, self‐reported health was independently associated with major cardiovascular events and mortality beyond what is measurable by established risk indicators. Clinical Trial Registration URL : http://www.ClinicalTrials.gov . Unique identifier: NCT 00799903.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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