Risk factors and determinants of carotid intima-media thickness in children: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Carotid intima-media thickness (CIMT) is a surrogate marker of atherosclerosis that is measured in adults and children to better understand the natural history of cardiovascular disease (CVD). In adults, CIMT is predictive of myocardial infarction and stroke. In children and adolescents, CIMT is used to assess vascular changes in the presence of CVD risk factors (obesity, hypertension, smoking, etc) or clinical conditions associated with a high risk for premature CVD. However, there is no comprehensive overview, in a life-course epidemiology perspective, of the risk factors and determinants of CIMT in children. It is also important to evaluate between-study differences in CIMT measurement methods and take them into consideration when drawing conclusions. Our objective is to systematically review the evidence on the relationship between CIMT and prenatal and postnatal exposures or interventions in children, as well as documenting and discussing the CIMT measurement methods. METHODS AND ANALYSIS: Systematic searches of the Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), Excerpta Medica (EMBASE)and Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) databases will be conducted. The reference lists and other literatures sources will be browsed. Observational and experimental studies in children from birth up to 18 years will be included. Prenatal and postnatal exposures or interventions assessed in relationship with CIMT will be considered for inclusion. Examples might include gestational age, obesity, hypertension, tobacco exposure, specific at-risk conditions (chronic kidney disease, diabetes, etc) or statin treatment. The outcome will be CIMT assessed by ultrasonography. The setting, scanning and measurement methods for each included study will be described in detail. Results will be synthesised descriptively and, if appropriate, will be pooled across studies to perform meta-analyses. Separate meta-analyses for each exposure or intervention type will be conducted. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review will be published in a peer-reviewed journal. A report will be prepared for clinicians and other healthcare decision-makers. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017075169.
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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 | 0,043 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,005 |
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 ».