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Enregistrement W3000289840 · doi:10.26717/bjstr.2019.23.003844

Increased Risk of Coronary Heart Disease in Patients with Anxiety Disorders: A Review of Underlying Biomarkers

2019· review· en· W3000289840 sur OpenAlexaff
Judith Brouillette

Notice bibliographique

RevueBiomedical Journal of Scientific & Technical Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronary heart diseaseAnxietyMedicinePsychiatryGerontologyArtPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anxiety is the most common mental health disorder in the United States, affecting nearly a third of the population.As for depression, it is associated with increased risk of incident coronary heart disease (CHD) and poor cardiac prognosis.The pathophysiological mechanism underlying this "deleterious" association is not well defined.While several hypotheses have been proposed, few seem proven in original studies.A narrative literature review was thus performed to identify all original studies that looked at any biomarkers that can be implicated in the relation between anxiety and CHD.Surprisingly, only four cohorts or observational studies on anxiety and CHD reported biophysiopathological variables.Of the overall populations studied, only 15% were women.In term of biomarkers, plasma lipid levels, C-reactive protein, cortisol, norepinephrine, body mass index, blood pressure and heart rate variability were mostly not significantly different between anxious patients and controls.Only two variables, myocardial perfusion and coronary artery calcium, were found different between the two groups.In summary, underlying biomarkers explaining the increased risk of CHD in anxious patients are still poorly understood.Although based on very limited data, myocardial perfusion and coronary artery calcium seem to be plausible biomarkers.Clearly, more studies are needed to better understand this problematic, especially in women.This step is essential so that personalized care for patients with both anxiety and CHD can be implemented.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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