Cardiovascular disease risk in patients with hepatitis C infection: Results from two general population health surveys in Canada and the United States (2007-2017)
Notice bibliographique
Résumé
The role of hepatitis C virus (HCV) infection in increasing the risk of cardiovascular disease (CVD) is controversial. The objective of the present study is to estimate the 10-year risk of CVD in HCV- positive subjects and describe their profile of cardiometabolic risk markers compared to HCV-negative subjects. We conducted a cross-sectional study to estimate 10-year CVD risk, calculated using the Framingham Risk Score (FRS), in participants from the Canadian Health Measures Survey (CHMS; 2007-2015, n = 10,115) and the US-National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES; 2007-2016, n = 16,668). Subjects included in our analysis were aged 30 to 74 years with no prior history of CVD. FRS estimates, sociodemographic and cardiometabolic risk factors were compared between HCV- positive and -negative subjects in the two surveys. HCV-positive subjects had a distinct sociodemographic profile compared to their HCV-negative counterparts. Cardiometabolic risk factors, inflammatory markers and serum levels of micronutrients were comparable between the two survey populations, both in HCV-positive and -negative subjects. The average FRS in HCV-positive patients was in the range of "intermediate" 10-year CVD risk (i.e., 10-20%) and was significantly higher (P<0.01) than their HCV-negative counterparts who were within the "low" 10-year CVD risk range (i.e., ≤10%). Using a multivariable linear regression model adjusted for ethnicity, number of metabolic syndrome components and BMI, HCV infection was significantly associated with a 2.5-3.5% absolute risk increase of 10-year CVD (P<0.01). The results of the present study suggest a potential association between HCV infection and risk of subclinical and clinical CVD. The expansion of anti-HCV therapy may also contribute to reduced CVD risk and burden in patients with chronic HCV infection and should be explored further in other datasets and population modelling studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».