Systematic review and meta-analysis of the correlation between plasma homocysteine levels and coronary heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the progresses in medical development in recent years, plasma homocysteine (Hcy) levels are considered to be an independent risk factor for the development of coronary heart disease (CHD). We hope to use the method of meta-analysis to systematically evaluate the relationship between plasma Hcy levels and CHD, for providing a basis for the prevention, diagnosis and treatment of CHD. Methods: The PubMed, Cochrane and Embase databases were searched for case-control studies and cohort studies on the association between plasma Hcy levels and CHD from the database establishment to October 2021. Duplicate studies were re-excluded by Endnote X9 software. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) scale. All of the studies we included were studies with no confirmed CHD and recorded Hcy levels. The data were extracted, and the quality was evaluated. Data were recorded and meta-analyzed using Stata 15.1 software. The risk ratio (RR) values were combined with 95% confidence interval (CI) using fixed- or random-effects models. Finally, sensitivity analysis was used to assess the reliability of the results. A funnel plot was used to evaluate the publication bias of the literature. Results: A total of 10 studies with a total of 10,103 subjects were included. All studies were of case-control studies or cohort studies with good quality. Meta-analysis showed that for every 5 µmol/L increase in Hcy level, the pooled risk ratio of coronary events was 1.22, 95% CI: 1.11, 1.34. These results demonstrate that when plasma Hcy level increased, the risk of CHD also increased. Conclusions: Compared with traditional risk factors, the incidence of CHD increases by 22% for every 5 µmol/L increase in plasma Hcy levels. This mean that clinicians can timely take preventive measures for coronary heart disease when the patients' elevated plasma Hcy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».