Burden of Coronary Artery Disease and Peripheral Artery Disease: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atherothrombotic disease, including coronary artery disease (CAD) and peripheral artery disease (PAD), can lead to cardiovascular (CV) events, such as myocardial infarction, stroke, limb ischemia, heart failure, and CV death. AIM: Evaluate the humanistic and economic burden of CAD and PAD and identify unmet needs through a comprehensive literature review. METHODS: Relevant search terms were applied across online publication databases. Studies published between January 2010 and August 2017 meeting the inclusion/exclusion criteria were selected; guidelines were also included. Two rounds of screening were applied to select studies of relevance. RESULTS: Worldwide data showed approximately 5-8% prevalence of CAD and 10-20% prevalence of PAD, dependent on the study design, average age, gender, and geographical location. Data from the REACH registry indicated that 18-35% of patients with CAD and 46-68% of patients with PAD had disease in one or more vascular beds. Use of medication to control modifiable CV risk factors was variable by country (lower in France than in Canada); statins and aspirin were the most widely used therapies in patients with chronic disease. Survival rates have improved with medical advancements, but there is an additional need to improve the humanistic burden of disease (i.e., associated disability and quality of life). The economic burden of atherothrombotic disease is high and expected to increase with increased survival and the aging population. CONCLUSION: CAD and PAD represent a substantial humanistic and economic burden worldwide, highlighting a need for new interventions to reduce the incidence of atherothrombotic disease.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».