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Enregistrement W3201023794 · doi:10.1186/s13223-021-00590-x

Cardiovascular comorbidities of atopic dermatitis: using National Health Insurance data in Korea

2021· article· en· W3201023794 sur OpenAlexvenueno aff
Hye Jung Jung, Dong Heon Lee, Mi Youn Park, Jiyoung Ahn

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperlipidemiaInternal medicineHazard ratioDiseaseDiabetes mellitusAtopic dermatitisIncidence (geometry)Stroke (engine)Metabolic syndromeMyocardial infarctionProportional hazards modelAnginaObesityImmunologyEndocrinologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is well known that atopic dermatitis (AD) is associated with other allergic diseases. Recentely, links to diseases other than allergic disease have also been actively studied. Among them, the results of studies regarding AD comorbidities, especially cardiovascular disease (CVD), have varied from country to country. OBJECTIVE: To analyze whether the risk of CVD is different between AD patients and healthy controls using Korean National Health Insurance Data. METHODS: We obtained data from 2005 to 2016 from the Korean National Health Insurance Research Database. Patients with one AD code and two AD-related tests codes were selected as AD patients, and age-and sex-matched controls to the AD patients were selected from among those without AD (1:5). Each group was investigated for accompanying metabolic syndrome (which contains hypertension, type 2 diabetes, and hyperlipidemia) and CVD (angina, myocardial infarction, peripheral vascular disease, and stroke) using ICD 10 codes. RESULTS: The incidence of metabolic diseases and CVD were significantly different between the AD and control groups. Using multivariable Cox regression, differences were adjusted for sex, age, and other CVD and metabolic diseases. As a result, not only metabolic disease, but also the CVD risk of AD patients was significantly higher than that of the control group. Patients with AD had as significantly higher risk of hyperlipidemia (hazard ratio [HR] = 33.02, p < 0.001), hypertension (HR = 4.86, p < 0.001), and type 2 diabetes (HR = 2.96, p < 0.001). AD patients also had a higher risk of stroke (HR = 10.61, p < 0.001), myocardial infarction (HR = 9.43, p < 0.001), angina (HR = 5.99, p < 0.001), and peripheral vascular disease (HR = 2.46, p < 0.001). Besides hyperlipidemia, there was no difference in risk according to AD severity. CONCLUSION: Patients with AD have a greater risk of CVD than those without AD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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