COPD and cardiovascular diseases: now is the time for action!
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of mortality worldwide, responsible for 31% of all deaths and accounting for 18 million deaths annually.1 Chronic obstructive pulmonary disease (COPD), which is characterised by airflow limitation that is usually progressive and associated with persistent small airway inflammation, is an important (though frequently under-recognised) risk factor for CVDs.2 For example, the population attributable risk of COPD for mortality related to ischaemic heart disease is approximately 30%, independent of the effects of cigarette smoking.3 Indeed, some studies have shown that the risk imposed by COPD for CVDs may be as large as (if not larger than) those related to well-established CVD risk factors such as hypertension and hypercholesterolaemia.3 A more recent study showed that COPD is associated with increased risk of sudden cardiac deaths, with the risk increasing by more than threefold among patients with COPD who have a history of frequent exacerbations.4 In this issue of Thorax , Morgan and colleagues extend our current understanding of the relationship between COPD and CVDs by demonstrating that COPD is a significant risk factor for 12 different CVD conditions including angina, myocardial infarction (MI), heart failure, sudden cardiac arrest, atrial fibrillation, abdominal aortic aneurysm, peripheral arterial disease, pulmonary arterial hypertension, ischaemic stroke, haemorrhagic stroke and transient ischaemic attacks.5 Most importantly, they showed that the highest risks were observed among relatively young individuals with COPD (aged 35–54 years) with HRs related to …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».