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Enregistrement W3136527868 · doi:10.1136/bmj.n461

Age dependent associations of risk factors with heart failure: pooled population based cohort study

2021· review· en· W3136527868 sur OpenAlexafffund
Jasper Tromp, Samantha M. Paniagua, Emily S. Lau, Norrina B. Allen, Michael J. Blaha, Ron T. Gansevoort, Hans L. Hillege, Daniel Levy, Ramachandran S. Vasan, Pim van der Harst, Wiek H. van Gilst, Martin G. Larson, Sanjiv J. Shah, Rudolf A. de Boer, Carolyn S.P. Lam, Jennifer E. Ho

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteProthenaEisaiCytokineticsIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsAetna FoundationBoston Scientific CorporationSchool of Medicine, Boston UniversityVifor PharmaEvans Medical FoundationU.S. Department of Health and Human ServicesKowa CompanyUnited Therapeutics CorporationNHLBI Division of Intramural ResearchMenarini GroupNovo NordiskMyoKardiaAbbott DiagnosticsNierstichtingBayerGilead SciencesPfizerHeart and Stroke Foundation of CanadaAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbEdwards LifesciencesAmgenNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesSanofiAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioInternal medicineFramingham Risk ScorePopulationFramingham Heart StudyEjection fractionDiabetes mellitusCohort studyMyocardial infarctionCohortCardiologyRelative riskConfidence intervalDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To assess age differences in risk factors for incident heart failure in the general population. Design Pooled population based cohort study. Setting Framingham Heart Study, Prevention of Renal and Vascular End-stage Disease Study, and Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Participants 24 675 participants without a history of heart failure stratified by age into young (<55 years; n=11 599), middle aged (55-64 years; n=5587), old (65-74 years; n=5190), and elderly (≥75 years; n=2299) individuals. Main outcome measure Incident heart failure. Results Over a median follow-up of 12.7 years, 138/11 599 (1%), 293/5587 (5%), 538/5190 (10%), and 412/2299 (18%) of young, middle aged, old, and elderly participants, respectively, developed heart failure. In young participants, 32% (n=44) of heart failure cases were classified as heart failure with preserved ejection fraction compared with 43% (n=179) in elderly participants. Risk factors including hypertension, diabetes, current smoking history, and previous myocardial infarction conferred greater relative risk in younger compared with older participants (P for interaction <0.05 for all). For example, hypertension was associated with a threefold increase in risk of future heart failure in young participants (hazard ratio 3.02, 95% confidence interval 2.10 to 4.34; P<0.001) compared with a 1.4-fold risk in elderly participants (1.43, 1.13 to 1.81; P=0.003). The absolute risk for developing heart failure was lower in younger than in older participants with and without risk factors. Importantly, known risk factors explained a greater proportion of overall population attributable risk for heart failure in young participants (75% v 53% in elderly participants), with better model performance (C index 0.79 v 0.64). Similarly, the population attributable risks of obesity (21% v 13%), hypertension (35% v 23%), diabetes (14% v 7%), and current smoking (32% v 1%) were higher in young compared with elderly participants. Conclusions Despite a lower incidence and absolute risk of heart failure among younger compared with older people, the stronger association and greater attributable risk of modifiable risk factors among young participants highlight the importance of preventive efforts across the adult life course.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations230
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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