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Enregistrement W2943890763 · doi:10.1161/jaha.119.012030

Congenital Heart Disease and Risk of Cardiovascular Disease: A Meta‐Analysis of Cohort Studies

2019· review· en· W2943890763 sur OpenAlexaboutno aff
Tingting Wang, Lizhang Chen, Tubao Yang, Peng Huang, Lesan Wang, Lijuan Zhao, Senmao Zhang, Zi‐Wei Ye, Letao Chen, Zan Zheng, Jiabi Qin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDiseaseCohort studyInternal medicineCohortHeart diseaseCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite remarkable success in the surgical and medical management of congenital heart disease ( CHD ), some survivors still experience cardiovascular complications over the long term. The goal of this study was to evaluate the association between CHD and risk of cardiovascular disease ( CVD ) by conducting a meta-analysis of cohort studies. Methods and Results A systematic literature search of several databases was conducted through April 2018 to identify studies reporting the risk of CVD , stroke, heart failure, and coronary artery heart disease in CHD survivors. The quality of individual studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. The overall risk estimates were pooled using fixed-effects meta-analysis. Subgroup analyses were performed to explore possible sources of heterogeneity. Nine cohort studies comprising 684 200 participants were included. The overall combined relative risks for people with CHD compared with the controls were 3.12 (95% CI, 3.01-3.24) for CVD , 2.46 (95% CI, 2.30-2.63) for stroke, 5.89 (95% CI, 5.58-6.21) for heart failure, and 1.50 (95% CI, 1.40-1.61) for coronary artery heart disease. Significant heterogeneity was detected across studies regarding these risk estimates. Heterogeneity in the risk estimate of CVD was explained by geographic region, type of study design, sample source, age composition, and controlled confounders. Conclusions This meta-analysis of cohort studies of CHD found an association of increased risk of CVD in later life, although we cannot determine whether this association is confounded by a risk factor profile of CVD among CHD survivors or whether CHD is an independent risk factor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,013
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations176
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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