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Enregistrement W2803662755 · doi:10.1186/s12889-018-5263-6

Subclinical atherosclerosis, cardiovascular health, and disease risk: is there a case for the Cardiovascular Health Index in the primary prevention population?

2018· article· en· W2803662755 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.

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésSubclinical infectionMedicineFramingham Risk ScoreInternal medicineOdds ratioPopulationDiseaseEpidemiologyCardiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current primary prevention guidelines for cardiovascular disease (CVD) prioritize risk identification, risk stratification using clinical and risk scores, and risk reduction with lifestyle interventions and pharmacotherapy. Subclinical atherosclerosis is an early indicator of atherosclerotic burden and its timely recognition can slow or prevent progression to CVD. Thus, individuals with subclinical atherosclerosis are a priority for primary prevention. This study takes a practical approach to answering a challenge commonly faced by primary care practitioners: in patients with no known CVD, how can individuals likely to have subclinical atherosclerosis be easily identified using existing clinical data and/or information provided by the patient? METHODS: Using NHANES (1999-2004), 6091 men and women aged ≥40 years without any CVD comprised the primary prevention population for this study. Subclinical atherosclerosis was determined via ankle-brachial index (ABI) using established cutoffs (subclinical atherosclerosis defined as ABI (0.91-0.99); normal defined as ABI (1.00-1.30)). Three common scores were calculated: the Framingham Risk Score (FRS), the Metabolic Syndrome (MetS), and the Cardiovascular Health Index (CVHI). Logistic regression analysis assessed the association between these scores and subclinical atherosclerosis. The sensitively and specificity of these scores in identifying subclinical atherosclerosis was determined. RESULTS: In eligible participants, 3.8% had subclinical atherosclerosis. Optimum and average CVHI was associated with decreased odds for subclinical atherosclerosis. High, but not intermediate-risk, FRS was associated with increased odds for subclinical atherosclerosis. MetS was not associated with subclinical atherosclerosis. Of the 3 scores, CVHI was the most sensitive in identifying subclinical atherosclerosis and had the lowest number of missed cases. The FRS was the most specific but least sensitive of the 3 scores, and had almost 10-fold more missed cases vs. the CVHI. The MetS had "middle" sensitivity and specificity, and 10-fold more missed cases vs. the CVHI. CONCLUSIONS: Results from this study suggest that routine administration of the CVHI in a primary prevention population would yield the benefits of identifying patients with existing subclinical CVD not identified through traditional CVD risk factors or scores, and bring physical activity and nutrition to the forefront of provider-patient discussions about lifestyle factors critical to maintaining and prolonging cardiovascular health.

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)0,011
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,273 · 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