Body Composition and Risk of Incident Heart Failure in 1 Million Adults: A Systematic Review and Dose–Response Meta‐Analysis of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background The aim of this systematic review was to quantify the associations between body composition measures and risk of incident heart failure (HF) and its subtypes in the general population. Methods and Results We searched Medline, Embase, and Global Health databases from each database inception to January 19, 2023 for prospective studies reporting on body composition and HF risk. We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses guidelines. The Newcastle‐Ottawa scale was used to assess the risk of bias of included studies. Fixed‐effects models were used for meta‐analysis. Thirty‐five studies were included (n total =1 137 044; n cases =34 422). Summary relative risk (RR) per 5‐kg/m 2 higher body mass index was 1.42 (95% CI, 1.40–1.42; 𝜁 2 =0.02, I 2 =94.4%), 1.28 (95% CI, 1.26–1.31; 𝜁 2 =0.01, I 2 =75.8%) per 10‐cm higher waist circumference, and 1.33 (95% CI, 1.28–1.37; 𝜁 2 =0.04, I 2 =94.9%) per 0.1‐unit higher waist–hip ratio. Pooled estimates of the few studies that reported on regional fat suggested significant positive association between HF risk and both visceral fat (RR, 1.08 [95% CI, 1.04–1.12]) and pericardial fat (RR, 1.08 [95% CI, 1.06–1.10]). Among HF subtypes, associations were stronger for HF with preserved ejection fraction than HF with reduced ejection fraction. No study reported on lean mass. Conclusions Pooled data suggested strong associations between adiposity and HF. The association with adiposity is stronger for HF with preserved ejection fraction than HF with reduced ejection fraction, indicating that different mechanisms may be at play in etiopathogenesis of HF subtypes. Future studies are needed to investigate role of regional fat mass and lean mass in HF risk. Registration Information REGISTRATION: URL: www.crd.york.ac.uk/prospero/ . Unique identifier: CRD42020224584.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».