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Enregistrement W4220911727 · doi:10.1093/eurjpc/zwac069

Medications for blood pressure, blood glucose, lipids, and anti-thrombotic medications: relationship with cardiovascular disease and death in adults from 21 high-, middle-, and low-income countries with an elevated body mass index

2022· article· en· W4220911727 sur OpenAlexaff
Darryl P. Leong, Sumathy Rangarajan, Annika Rosengren, Aytekin Oğuz, Khalid F. AlHabib, Paul Poirier, Rafael Díaz, Antonio L Dans, Romaina Iqbal, Afzalhussein Yusufali, Karen Yeates, Jephat Chifamba, Pamela Serón, José López-López, Ahmad Bahonar, Li Wei, Bo Hu, Álvaro Avezum, Rajeev Gupta, Viswanathan Mohan, Herculina Kruger, P. V. M. Lakshmi, Rita Yusuf, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversité LavalPopulation Health Research InstituteHamilton Health SciencesHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioMyocardial infarctionBody mass indexBlood pressureInternal medicineStroke (engine)Heart failureProportional hazards modelPopulationEpidemiologyDiseaseCause of deathCardiologyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Elevated body mass index (BMI) is an important cause of cardiovascular disease (CVD). The population-level impact of pharmacologic strategies to mitigate the risk of CVD conferred by the metabolic consequences of an elevated BMI is not well described. METHODS AND RESULTS: We conducted an analysis of 145 986 participants (mean age 50 years, 58% women) from 21 high-, middle-, and low-income countries in the Prospective Urban and Rural Epidemiology study who had no history of cancer, ischaemic heart disease, heart failure, or stroke. We evaluated whether the hazards of CVD (myocardial infarction, stroke, heart failure, or cardiovascular death) differed among those taking a cardiovascular medication (n = 29 174; including blood pressure-lowering, blood glucose-lowering, cholesterol-lowering, or anti-thrombotic medications) vs. those not taking a cardiovascular medication (n = 116 812) during 10.2 years of follow-up. Cox proportional hazard models with the community as a shared frailty were constructed by adjusting age, sex, education, geographic region, physical activity, tobacco, and alcohol use. We observed 7928 (5.4%) CVD events and 9863 (6.8%) deaths. Cardiovascular medication use was associated with different hazards of CVD (interaction P < 0.0001) and death (interaction P = 0.0020) as compared with no cardiovascular medication use. Among those not taking a cardiovascular medication, as compared with those with BMI 20 to <25 kg/m2, the hazard ratio (HR) [95% confidence interval (95% CI)] for CVD were, respectively, 1.14 (1.06-1.23); 1.45 (1.30-1.61); and 1.53 (1.28-1.82) among those with BMI 25 to <30 kg/m2; 30 to <35 kg/m2; and ≥35 kg/m2. However, among those taking a cardiovascular medication, the HR (95% CI) for CVD were, respectively, 0.79 (0.72-0.87); 0.90 (0.79-1.01); and 1.14 (0.98-1.33). Among those not taking a cardiovascular medication, the respective HR (95% CI) for death were 0.93 (0.87-1.00); 1.03 (0.93-1.15); and 1.44 (1.24-1.67) among those with BMI 25 to <30 kg/m2; 30 to <35 kg/m2; and ≥35 kg/m2. However, among those taking a cardiovascular medication, the respective HR (95% CI) for death were 0.77 (0.69-0.84); 0.88 (0.78-0.99); and 1.12 (0.96-1.30). Blood pressure-lowering medications accounted for the largest population attributable benefit of cardiovascular medications. CONCLUSION: To the extent that CVD risk among those with an elevated BMI is related to hypertension, diabetes, and an elevated thrombotic milieu, targeting these pathways pharmacologically may represent an important complementary means of reducing the CVD burden caused by an elevated BMI.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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