Quantifying COPD as a risk factor for cardiac disease in a primary prevention cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite COPD being a risk factor for cardiovascular disease (CVD) and knowing that risk stratification for CVD primary prevention is important, little is known about the real-world risk of CVD among people with COPD with no history of CVD. This knowledge would inform CVD management for people with COPD. The current study aimed to examine the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) (including acute myocardial infarction, stroke or cardiovascular death) in a large, complete real-world population with COPD without previous CVD. METHODS: We conducted a retrospective population cohort study using health administrative, medication, laboratory, electronic medical record and other data from Ontario, Canada. People without a history of CVD with and without physician-diagnosed COPD were followed between 2008 and 2016, and cardiac risk factors and comorbidities compared. Sequential cause-specific hazard models adjusting for these factors determined the risk of MACE in people with COPD. RESULTS: Among ∼5.8 million individuals in Ontario aged ≥40 years without CVD, 152 125 had COPD. After adjustment for cardiovascular risk factors, comorbidities and other variables, the rate of MACE was 25% higher in persons with COPD compared with those without COPD (hazard ratio 1.25, 95% CI 1.23-1.27). CONCLUSIONS: In a large real-world population without CVD, people with physician-diagnosed COPD were 25% more likely to have a major CVD event, after adjustment for CVD risk and other factors. This rate is comparable to the rate in people with diabetes and calls for more aggressive CVD primary prevention in the COPD population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».