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Enregistrement W3177246177 · doi:10.1016/j.mayocpiqo.2021.03.009

Risk Factors for Premature Myocardial Infarction: A Systematic Review and Meta-analysis of 77 Studies

2021· review· en· W3177246177 sur OpenAlexaff
Sagar B. Dugani, Yousif M. Hydoub, Ana Patricia Ayala, Roger Reka, Tarek Nayfeh, Jingyi Ding, Shannon N. McCafferty, Muayad Alzuabi, Medhat Farwati, M. Hassan Murad, Alawi Alsheikh‐Ali, Samia Mora

Notice bibliographique

RevueMayo Clinic Proceedings Innovations Quality & Outcomes · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBrigham and Women's Hospital
Mots-clésMedicineOdds ratioDyslipidemiaMyocardial infarctionBody mass indexInternal medicineRisk factorMeta-analysisDiabetes mellitusFamily historyDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the magnitude of the association between risk factors and premature myocardial infarction (MI) (men aged 18-55 years; women aged 18-65 years). Patients and Methods We searched MEDLINE and other databases from inception through April 30, 2020, as well as bibliography of articles selected for data extraction. We selected observational studies reporting the magnitude of the association of at least 1 risk factor (demographic characteristics, lifestyle factors, clinical risk factors, or biomarkers) with premature MI and a control group. Pooled risk estimates (random effects) from all studies unadjusted and adjusted for risk factors were reported as summary odds ratios (ORs) with 95% CIs. Results From 35,320 articles, we extracted data on 19 risk factors in 12.7 million participants from 77 studies across 58 countries. Men had a higher risk of premature MI (OR, 2.39; 95% CI, 1.71 to 3.35) than did women. Family history of cardiac disease was associated with a higher risk of premature MI (OR, 2.67; 95% CI, 2.29 to 3.27). Major modifiable risk factors associated with higher risk were current smoking (OR, 4.34; 95% CI, 3.68 to 5.12 vs no/former), diabetes mellitus (OR, 3.54; 95% CI, 2.69 to 4.65), dyslipidemia (OR, 2.94; 95% CI, 1.76 to 4.91), and hypertension (OR, 2.85; 95% CI, 2.48 to 3.27). Higher body mass index carried higher risk (OR, 1.46; 95% CI, 1.24 to 1.71 for ≥25 kg/m 2 vs <25 kg/m 2 ). Biomarkers associated with 2- to 3-fold higher risk were total cholesterol levels greater than 200 mg/dL, triglyceride levels higher than 150 mg/dL, and high-density lipoprotein cholesterol levels less than 60 mg/dL (to convert to mmol/L, multiply by 0.0259). Conclusion Major risk factors for premature MI are mostly amenable to patient, population, and policy level interventions. Mild elevations in body mass index and triglyceride levels were associated with higher risk, which has implications for the growing worldwide epidemic of cardiometabolic diseases.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,030
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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