Associations between lung function and future cardiovascular morbidity and overall mortality in a predominantly First Nations population: a cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundSpirometric lung function impairment is an independent predictor of respiratory and cardiovascular disease, and mortality across a broad range of socioeconomic backgrounds and environmental settings. No contemporary studies have explored these relationships in a predominantly regional/remote First Nations population, whose health outcomes are worse than for non-First Nations populations, and First Nations people living in urban centres.MethodsThis was a retrospective cohort study of 1,734 adults (1,113 First Nations) referred to specialist respiratory outreach clinics in the state of Queensland, Australia from February 2012 to March 2020. Regression modelling was used to test associations between lung function and mortality and cardiovascular disease.FindingsAt the time of analysis (August 2020), 189 patients had died: 88 (47%) from respiratory causes and 38 (20%) from cardiovascular causes. When compared to patients with forced expiratory volume in one second (FEV1) and forced vital capacity (FVC) Z-scores of >0 to -1, patients with Z-scores <-1 were at elevated mortality risk (HR=3•2, 95%CI 1•4-7•4; HR=2•6, 95%CI 1•3-5•1), and elevated cardiovascular disease risk (OR=1•5, 95%CI 1•1-2•2; OR=1•6, 95%CI 1•2-2•3). FEV1/FVC% Z-scores <-1 were associated with increased overall mortality (HR=1•6, 95%CI 1•1-2•3), but not cardiovascular disease (OR=1•1, 95%CI 0•8-1•4). These associations were not affected by First Nations status.InterpretationReduced lung function even within the clinically normal range is associated with increased mortality, and cardiovascular disease in First Nations Australians. These findings highlight the importance of lung function optimisation and inform the need for future investment to improve outcomes in First Nations populations.FundingNone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».