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Enregistrement W4280641580 · doi:10.1161/circoutcomes.15.suppl_1.230

Abstract 230: Prediabetes In Young Adults And Its Association With Type 1 Myocardial Infarction-related Admissions And Outcomes: A Population-based Analysis In The United States

2022· article· en· W4280641580 sur OpenAlexaff
Rupak Desai, Fariah Asha Haque, Advait Vasavada, Manisha Jain, Rohan Desai, Viralkumar Patel, Saima Shawl, Sailaja Sanikommu, Samuel Edusa, Navya Sadum, Thomas Alukal, Akhil Jain

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensHorizon Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrediabetesInternal medicineMyocardial infarctionOdds ratioQuartileOddsPopulationIncidence (geometry)DemographyType 2 diabetesDiabetes mellitusLogistic regressionConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prediabetes (pDM) has recently drawn attention for being associated with poor outcomes after acute myocardial infarction (MI). We aimed to analyze the incidence and odds of type 1 MI admissions, and outcomes using a nationally representative sample. Methods: We queried the National Inpatient Sample (2018) to identify T1MI-related hospitalizations (T1RH) in young (18-44 years) adults with vs without pDM using ICD-10 codes. T1RHs with DM were excluded. Demographics, comorbidities and outcomes including major cardiovascular and cerebrovascular adverse events (MACCE) were compared between two cohorts. Results: Overall prevalence of pDM in young adults hospitalized in 2018 was 0.4% (31460/7851019). T1RH was found to be significantly higher in the pDM vs. non-pDM cohort (2.15%, 675/31460 vs. 0.3%, 21655/7820953) among all non-diabetic admissions in young adults. T1RH with pDM often had males (78.5 vs 72.8%), blacks (26.7 vs 21%), Hispanics (18.3 vs 11.5%), Asian/Pacific Islanders (6.9 vs 3.1%), patients from higher-income quartile (19.1 vs 15.8%), urban-teaching (81.5 vs 72.2%), Midwest (23.7 vs 21.9%) and West (23 vs 16.4%) region hospitals, and patients with higher rates of hyperlipidemia (68.1 vs 47.3%), obesity (48.9 vs 25.7%), fluid-electrolyte imbalance (18.5 vs 15.3%). The univariate (OR 7.9, 95CI 6.54-9.53) and adjusted multivariate analysis (OR 1.71, 95CI 1.38-2.12) revealed significantly higher odds of T1MI in the pDM vs non-pDM cohort (p<0.001) [Table 1] . However, T1RH’s outcome for MACCE (adjusted) did not differ between two cohorts (P=0.074). Furthermore, T1RH with pDM had higher transfers to short-term facilities (6.7 vs 5.3%, p<0.001). Conclusion: Young patients with prediabetes had significantly higher T1MI hospitalizations without any impact on subsequent MACCEs. This highlights the need for aggressive management of CVD risk factors in the young by primary care physicians to curtail acute cardiac events and healthcare costs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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