Karma of Cardiovascular Disease Risk Factors for Prevention and Management of Major Cardiovascular Events in the Context of Acute Exacerbations of Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is compelling epidemiological evidence that airway exposure to cigarette smoke, air pollution particles, as well as bacterial and viral pathogens is strongly related to acute ischemic events. Over the years, there have been important animal and human studies that have provided experimental evidence to support a causal link. Studies show that patients with cardiovascular diseases (CVDs) or risk factors for CVD are more likely to have major adverse cardiovascular events (MACEs) after an acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and patients with more severe COPD have higher cardiovascular mortality and morbidity than those with less severe COPD. The risk of MACEs in acute exacerbation of COPD is determined by the complex interactions between genetics, behavioral, metabolic, infectious, and environmental risk factors. To date, there are no guidelines regarding the prevention, screening, and management of the modifiable risk factors for MACEs in the context of COPD or COPD exacerbations, and there is insufficient CVD risk control in those with COPD. A deeper insight of the modifiable risk factors shared by CVD, COPD, and acute exacerbations of COPD may improve the strategies for reduction of MACEs in patients with COPD through vaccination, tight control of traditional CV risk factors and modifying lifestyle. This review summarizes the most recent studies regarding the pathophysiology and epidemiology of modifiable risk factors shared by CVD, COPD, and COPD exacerbations that could influence overall morbidity and mortality due to MACEs in patients with acute exacerbations of COPD.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle