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Enregistrement W2965644221 · doi:10.1161/circ.135.suppl_1.p023

Abstract P023: Association of Sickle Cell Trait with Common Electrocardiographic Abnormalities in The REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) Study

2017· article· en· W2965644221 sur OpenAlexaff
Daniel Douce, Elsayed Z. Soliman, Rakhi P. Naik, Hyacinth I. Hyacinth, Mary Cushman, Cheryl A. Winkler, George Howard, Neil A. Zakai

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLeft ventricular hypertrophyCardiologyStroke (engine)Atrial fibrillationSickle cell traitMyocardial infarctionDiabetes mellitusQT intervalKidney diseaseDiseaseBlood pressureEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sickle cell disease (SCD) arises from an autosomal recessive mutation that leads to progressive vascular obstruction and early death. Sickle cell trait (SCT), the carrier status, is present in ~8% of African-Americans (AA) and is thought to be a benign condition, although evidence now suggests an association with worse cardiovascular and renal outcomes. Electrocardiogram (ECG) changes have been documented in SCD patients; however, similar studies in SCT individuals are lacking. We hypothesized that left ventricular hypertrophy (LVH), atrial fibrillation (AF) and QTc prolongation would be more common in SCT carriers than non-carriers. Methods: SCT was genotyped in 10,731 AA participants in the REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) study. Baseline risk factors were recorded from 2003-7. LVH was determined using Sokolow-Lyon criteria for all participants, and Cornell criteria in those with 12 lead ECGs (n = 8,690). AF was based on both self-report and ECG criteria. We assessed the association of SCT with LVH, AF, and QTc using multivariable logistic regression adjusting for age, sex, income, education, self-reported history of stroke, myocardial Infarction, diabetes, hypertension, and chronic kidney disease. Results: Among AA participants with ECG data and genotyping, 787 of 10,553 were SCT carriers (7.5%). AF was present in 814 (7.8%), LVH in 1,556 (14.7%) and QTc prolongation in 357 (3.4%). SCT status was associated with AF with an adjusted OR of 1.36 (95% CI 1.05, 1.76). SCT was not associated with LVH by Cornell criteria or Sokolow-Lyon (OR 1.16; 95% CI 0.94, 1.42). There was a significant age (continuous) by SCT interaction (p=0.02) with SCT associated with increased risk of LVH in younger but not older individuals. When stratified by the mean age of the cohort (65 years), younger individuals with SCT had an OR of 1.50 (95% CI 1.14, 1.97) for LVH, an association not seen in older individuals (OR 0.86; 95% CI 0.63-1.18). QTc prolongation was not associated with SCT (OR 0.97, 95% CI 0.64-1.47). Conclusions: SCT was associated with increased prevalence of AF in all individuals and with LVH in younger but not older individuals and was not associated with QTc prolongation. These data suggest SCT is not benign, and for the first time report the association of SCT with common ECG abnormalities. The association with AF and LVH is concerning with respect to increased stroke risk, especially the increased prevalence of LVH seen at younger ages in SCT. These data raise the question of whether individuals with SCT need more intensive monitoring and/or hypertension control than the general population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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