Is arthritis associated with cardiovascular diseases in both sexes? An analysis of NHANES data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Among arthritis patients, cardiovascular morbidity is increased, and sex disparities exist in cardiovascular diseases and arthritis.Thus, the hypothesis that the association between cardiovascular diseases and arthritis might vary according to sex seems plausible.Aim: To examine the relationship of arthritis with the most frequently diagnosed cardiovascular diseases, and to check if sex modifies this association. Methods:We analyzed data from a large representative sample of the U.S. population: The National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2005-2006.Our cross-sectional analyses included 3621 participants aged between 20 and 69 years old.Self-reported diagnoses of arthritis (main independent variable) and cardiovascular diseases (dependent variable) were measured during face-to-face interviews, and different covariates were identified as potential confounders for the association examined.Analyses were stratified by sex.Results: In multivariate analyses, a significant positive association was found between arthritis and cardiovascular diseases (OR: 2.01; 95% CI: 1.38-2.94;p value=0.0003), but there was no effect modification by sex (men: OR: 1.95; 95% CI: 1.32-2.87/ women: OR: 2.38; 95% CI: 0.96-5.86)(p=0,729). Conclusions:In this large cross-sectional study, we observed a statistically significant association between self-reported diagnoses of arthritis and cardiovascular diseases in a cohort of non-institutionalized U.S. adults.The association persisted after adjustment for several confounders but was not modified by sex.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».