Trends in the Inpatient Burden of Coronary Artery Disease in Granulomatosis With Polyangiitis: A Study of a Large National Dataset
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cardiovascular (CV) diseases are serious comorbidities in patients with granulomatosis with polyangiitis (GPA). In a sample of patients hospitalized for GPA, we sought to examine trends in the burden of coronary artery disease (CAD) and its 2 serious manifestations, acute myocardial infarction (AMI) and heart failure (HF). METHODS: We used the National Inpatient Sample to conduct a retrospective cross-sectional analysis. Our sample consisted of hospitalizations for GPA between 2005 and 2014. We examined trends in the proportion of CAD, AMI, and HF in all hospitalizations with GPA compared to those without GPA. We used logistic regression adjusted for potential confounders and included interaction terms. RESULTS: Among a total of 103,453 GPA hospitalizations, 20,351 (19.7%) hospitalizations had a concurrent diagnosis of CAD. GPA with CAD was associated with overall lower burden of traditional CV risk factors compared to non-GPA with CAD, with the exception of chronic kidney disease (57% vs 21%). Over the 10-year study period, there were rising trends in the inpatient burden of CAD (16.6% in 2005 to 22.7% in 2014) and CAD with HF (4.3% in 2005 to 9.9% in 2014), but not AMI (1.2% in 2005 to 1.1% in 2014), in GPA hospitalizations compared to non-GPA controls. CONCLUSION: In this national sample of GPA hospitalizations, we found that the burden of CAD and CAD with HF was on the rise over the 10-year period compared to non-GPA; however, it was not the case for AMI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».