A modest protective association between pet ownership and cardiovascular diseases: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Investigate the relationship between pet ownership and cardiovascular (CV) outcomes. METHODS: We searched the PubMed, Ovid EMBASE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases up to August 2018. Eligible publications examining the association between pet ownership and all-cause and CV mortality (primary outcomes) and risks of cardiovascular disease (CVD), myocardial infarction (MI), and stroke (secondary outcomes) were included. We used the Newcastle-Ottawa Scale to assess the quality of the articles. RESULTS: We included 12 studies, involving 488,986 participants (52.3% female, mean age 56.1 years), in our systematic review. The mean follow-up duration was 8.7 ± 6.3 years. Pet ownership had no association with adjusted all-cause mortality (odds ratio, OR = 1.01, 95% confidence interval, CI [0.94, 1.08], I2 = 76%), adjusted CV mortality (OR = 0.87, 95% CI [0.75, 1.00], I2 = 72%), or risk of cardiovascular disease (CVD) (OR = 0.87, 95% CI [0.72, 1.05], I2 = 73%), myocardial infarction (MI) (OR = 0.99, 95% CI [0.97, 1.01], I2 = 0%), or stroke (OR = 0.99, 95% CI [0.98, 1.01], I2 = 0%). However, subgroup analysis showed that pet ownership was associated with a lower adjusted CV mortality in the general population (OR = 0.93, 95% CI [0.86, 0.99], I2 = 27%) than in CVD patients. In patients with established CVD, pet ownership was associated with a lower adjusted CVD risk (OR = 0.71, 95% CI [0.60, 0.84], I2 = 0%). CONCLUSION: Pet ownership is not associated with adjusted all-cause or CV mortality, or risk of CVD, MI, or stroke, but it is associated with a lower adjusted CV mortality in the general population and a lower CVD risk in patients with established CVD.
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.
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 | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».