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Enregistrement W4289948068 · doi:10.3389/fcvm.2022.926218

Risk of cardiovascular disease among cancer survivors: Protocol of a pooled analysis of population-based cohort studies

2022· article· en· W4289948068 sur OpenAlexaboutno aff
Botao Yu, Zubing Mei, Hang Yu, Yan Wang, Geng Qian, Jin Pu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaQingdao Key Health Discipline Development Fund
Mots-clésMedicineDiseaseCohortPopulationPooled analysisInternal medicineProtocol (science)Cohort studyOncologyMeta-analysisEnvironmental healthPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cancer and cardiovascular disease remain leading causes of death and disability worldwide, which places a heavy burden on public health systems and causes widespread suffering. Because these entities have highly overlapping risk factors, including hyperlipidemia, hypertension, diabetes, obesity, smoking and other lifestyle factors, many studies have reported that they have similar etiological mechanisms. Accumulating evidence indicates that there is an increased risk of cardiovascular disease among cancer survivors compared with the general population. However, whether cancer is associated with an increased risk of cardiovascular disease remains controversial. Methods and analysis: We will conduct and report the meta-analysis strictly based on the Cochrane Handbook for Systematic Reviews and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology guidelines combined with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis for Protocols (PRISM-P). This meta-analysis was registered with PROSPERO (registration number CRD42022307056). We will search for studies published from database inception to December 1, 2021, regardless of language or date, in three electronic databases (PubMed, EMBASE, and Cochrane Library) to identify and appraise cohort studies examining the relationship between cancer and subsequent cardiovascular disease risk. The literature screening, inclusion and data extraction will be conducted independently by two investigators using pre-designed standardized data extraction forms. A senior investigator will be consulted in cases of disagreement. We will assess risk of bias in the included cohort studies using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Quantitative synthesis will be conducted using a random-effects model. To explore potential sources of heterogeneity, we will carry out multiple sensitivity analysis, meta-regression and subgroup analysis according to baseline characteristics. Publication bias will be evaluated through visual inspection of funnel plot asymmetry as well as by Begg's rank correlation test and Egger's weighted linear regression test.

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)0,165
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1650,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,006

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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