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Enregistrement W3018282677 · doi:10.5334/gh.793

Myocardial Involvement in Chagas Disease and Insulin Resistance: A Non-Metabolic Model of Cardiomyopathy

2020· article· en· W3018282677 sur OpenAlexaff
Luis Eduardo Echeverría, Lyda Z. Rojas, Luis A. Rodríguez López, Oscar L. Rueda‐Ochoa, Sergio Alejandro Gómez‐Ochoa, Carlos A. Morillo

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesMcMaster University Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin resistanceInternal medicineLogistic regressionChagas diseaseDiabetes mellitusHeart failureDiseaseCardiomyopathyRisk factorMetabolic syndromeCardiologyGastroenterologyInsulinEndocrinologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Heart failure (HF) and type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) represent two chronic interrelated conditions accounting for significant morbidity and mortality worldwide. Insulin resistance (IR) has been identified as a risk factor for HF; however, the risk of IR that HF confers has not been well elucidated. The present study aims to analyze the association between myocardial involvement in Chronic Chagas Cardiomyopathy (CCM) and IR, taking advantage of this non-metabolic model of the disease. Methods: Cross-sectional study performed during the period 2015-2016. Adults with a serological diagnosis of Chagas disease were included, being divided into two groups: CCM and non-CCM. IR was determined by HOMA-IR index. Bivariate analysis and multivariate logistic regression were performed to determine the association between IR as an outcome and CCM as primary exposure. Results: 200 patients were included in the study, with a mean age of 54.7 years and a female predominance (53.5%). Seventy-four (37.0%) patients were found to have IR, with a median HOMA-IR index of 3.9 (Q1 = 3.1; Q3 = 5.1). Multiple metabolic variables were significantly associated with IR. In a model analyzing only individuals with an altered HWI, an evident association between CCM and IR was observed (OR 4.08; 95% CI 1.55-10.73, p = 0.004). Conclusion: CCM was significantly associated with IR in patients with an altered HWI. The presence of this association in a non-metabolic model of HF (in which the myocardial involvement is expected to be mediated mostly by the parasitic infection) may support the evidence of a direct unidirectional correlation between this last and IR.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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