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Enregistrement W2966845089 · doi:10.3899/jrheum.190408

Increased Cardiovascular Risk and All-cause Death in Patients with Behçet Disease: A Korean Nationwide Population-based Dynamic Cohort Study

2019· article· en· W2966845089 sur OpenAlexvenueno aff
Hyo–Suk Ahn, Dongjae Lee, Soo Young Lee, Yeong Ho Kim, Ji Hyun Lee, Dong Soo Yu, Kyung Min Han, Yong Gyu Park, Young Bok Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Diseases and Behçet’s Syndrome
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineBehcet's diseaseStroke (engine)DiseaseHazard ratioCause of deathMyocardial infarctionPopulationCohortCohort studyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Behçet disease (BD) is a chronic inflammatory multiorgan disease. An increased risk of cardiovascular disease (CVD) and heightened death rate with BD have been suggested, but to our knowledge, a nationwide large-scale study has not been conducted to date. This study aimed to determine the overall CV risk and death rate in patients with BD versus controls using the Korean National Health Insurance Service claim database. METHODS: Patients with BD (n = 5576) with no previous history of CVD were selected from 2010 to 2014. An age- and sex-matched control population of individuals without BD (n = 27,880) was randomly sampled at a ratio of 5:1. Both cohorts were followed for incident CVD or all-cause death until 2015. RESULTS: The risks of myocardial infarction (HR 1.72, 95% CI 1.01-2.73) and stroke (HR 1.65, 95% CI 1.09-2.50) were significantly higher in patients with BD than in controls. Patients with BD also had a significantly higher risk of all-cause death (HR 1.82, 95% CI 1.40-2.37) compared to controls. CONCLUSION: Korean patients with BD had a higher overall risk of CVD than did those without BD. Therefore, patients with BD must be carefully monitored for the potential development of CVD to ensure that appropriate early treatments are delivered.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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