Unexpected High Prevalence of Cardiovascular Disease Risk Factors and Psychiatric Disease Among Young People With Sudden Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background It is believed that most sudden cardiac arrests ( SCA s) in young people occur in previously healthy people with rare risk factors for sudden death. Few studies have investigated large populations with complete ascertainment. Our objective was to use multisource records to identify and classify all out-of-hospital cardiac arrests in the Greater Toronto Area (population 6.6 million) in people aged 2 to 45 years from 2009 to 2012. Methods and Results Expert reviewers employed a systematic process, with emergency medical services, in-hospital and coroner records, to adjudicate the cause of death as SCA from cardiac or noncardiac causes. We report the adjudicated etiologies, circumstances, triggers, and characteristics of the SCA cohort. Of 2937 eligible out-of-hospital cardiac arrest cases, 608 (20.7%) SCA s had an adjudicated etiology of cardiac cause (120 survivors and 488 nonsurvivors). Two thirds of these SCA patients had a history of cardiovascular disease, and over 50% had been diagnosed with ≥1 cardiovascular disease risk factor. Moreover, 20.1% of SCA s were diagnosed with psychiatric disease and 30% had central nervous system drugs prescribed. Over 30% of SCA patients had central nervous system active drugs, including drugs of abuse detected postmortem, with opioids and ethanol being detected most frequently. Potentially heritable structural cardiac diseases accounted for only 6.9% of SCA events, with acquired cardiac diseases comprising the rest. Conclusions The underlying causes of SCA , in people aged 2 to 45 years, often occur in those with previously diagnosed cardiovascular diseases, and are associated with contributory factors including prescribed medications, recreational drugs, and a concomitant psychiatric history.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».