Risk factors associated with premature myocardial infarction: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Premature myocardial infarction (MI) generally refers to MI in men ≤55 years or women ≤65 years. Premature MI is a major contributor to cardiovascular disease (CVD), which claimed 17.6 million lives globally in 2016. Reducing premature MI and CVD is a key priority for all nations; however, there is sparse synthesis of information on risk factors associated with premature MI. To address this knowledge gap, we are conducting a systematic review to describe the association between risk factors (demographics, lifestyle factors and biomarkers) and premature MI. METHODS AND ANALYSIS: The following databases were searched from inception to June 2018: CENTRAL, CINAHL, Clinical Trials, EMBASE and MEDLINE. We will include original research articles (case-control, cohort and cross-sectional studies) that report a quantitative relationship between at least one risk factor and premature MI. Two investigators will use predetermined selection criteria and independently screen articles based on title and abstract (primary screening). Articles that meet selection criteria will undergo full-text screening based on criteria used for primary screening (secondary screening). Data will be extracted using predetermined data extraction forms. The Newcastle-Ottawa Scale for case-control and cohort studies will be used to evaluate the risk of bias and will be adapted for cross-sectional studies. Whenever feasible, data will be summarised into a random-effects meta-analysis. ETHICS AND DISSEMINATION: To our knowledge, this will be the first study to synthesise results on the relationship between risk factors and premature MI. These findings will inform healthcare providers on factors associated with risk of premature MI and potentially improve primary prevention efforts by guiding development of interventions. These findings will be summarised and presented at conferences and through publication in a peer-reviewed journal. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018076862.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».