Frequency and Clinical Associating Factors of Valvular Heart Disease in Asymptomatic Korean Adults
Notice bibliographique
Résumé
Limited information is available on the prevalence and clinical determinants of valvular heart disease (VHD) in apparently healthy people. This study sought to assess the frequency and clinical associating factors of aortic stenosis (AS), aortic regurgitation (AR), mitral stenosis (MS), mitral regurgitation (MR), tricuspid regurgitation (TR) in asymptomatic individuals with health check-up examination. We included 23,254 subjects ≥50 years of age who underwent a health check-up examination with transthoracic echocardiography (TTE) between 2012 and 2016 in a single tertiary-care hospital in Korea. Among a total of 23,254 subjects, 15,358 men (66.0%) and 7,896 women (34.0%) underwent TTE. Newly identified (predominantly mild) VHD was detected in 9.4% of subjects. The most common VHD were TR (4.6%), AR (3.0%) and MR (2.4%). Clinically significant (more than moderate) VHD was identified in 176 subjects (0.8%). Age ≥75 years was associated with all clinically significant VHD, and female gender was associated with AR, MS and TR. Korea has been very active in the health check-up examination including echocardiography. We find that VHD in apparently healthy people is not uncommon than believed; all VHD except MS were more frequent in elderly over 75 years of age in a large population-based study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».