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Enregistrement W4306319957 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.1272

Cardiovascular disease risk in males and females with new onset diabetes: a population-based study in universal health care setting

2022· article· en· W4306319957 sur OpenAlexaffabout
Padma Kaul, Luan Manh Chu, Douglas C. Dover, Dean T. Eurich, Roseanne O. Yeung, Peter Senior, Sonia Butalia

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusComorbidityPopulationInternal medicineProportional hazards modelAtrial fibrillationCohortPediatricsDemographyEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The evidence on whether long-term cardiovascular disease (CVD) outcomes differ among males and females with incident diabetes remains equivocal. Objective To examine sex-differences in the association between incident diabetes and 5-year risk of CVD and mortality at the population-level. Methods The study population consisted of an inception cohort of individuals between 40 and 80 years without diabetes or CVD on April 1, 2013 in the province of Alberta, Canada (N=1,315,885). Incident diabetes during a 3-year period was used to categorize males and females by diabetes status as of March 31, 2016. Primary outcome of interest was a combination of CVD hospitalization (defined as a hospitalization with a primary diagnosis of heart failure, acute coronary syndromes, cerebrovascular disorders, atrial fibrillation and flutter, ventricular arrhythmia, or sudden cardiac death) or all-cause mortality over a 5-year period until March 31, 2021. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was used to reduce the impact of confounders between individuals with and without diabetes. Kaplan-Meier curves were used to examine unadjusted outcomes and Cox-proportional hazards models were used to examine the impact of diabetes on outcomes in males and females after adjusting for the following: age, hypertension, material deprivation, urban/rural residence, and comorbidity burden. Results Among 672,881 females and 643,004 males, 27,082 (4.0%) and 33,054 (5.1%) developed incident diabetes, respectively. Regardless of sex, individuals with diabetes were older and had higher rates of hypertension and other comorbidities. Overall, CVD hospitalization/mortality rates per 1000 person years were 7.5% (95% confidence interval (CI): 7.4–7.6) among females compared to 11.7% (95% CI: 11.6–11.8) among males. When stratified by diabetes status, the rates of the combined endpoint were 7.2% (95% CI: 7.1–7.3) among females with no diabetes (F w/o DM), 11.2% (95% CI: 11.1–11.3) among males with no diabetes (M w/o DM), 14.7% (95% CI: 14.0–15.3) among females with diabetes (F with DM) and 20.9% (95% CI: 20.1–21.6) among males with diabetes (M with DM, Figure 1). The adjusted hazard ratio (aHR) associated with diabetes on outcomes was similar among males (aHR 1.38 95% confidence interval (CI): 1.36–1.41) and females (aHR 1.39 95% CI: 1.36–1.42). Conclusions The presence of diabetes weakens the possible cardio-protection of female sex with respect to CVD outcomes. Future work aims to assess CVD prevention, management and treatment among males with females with incident diabetes. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Sex and Gender Science Chair

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)0,001
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 enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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