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Enregistrement W4389299870 · doi:10.1002/msc.1850

Factors associated with secondary coronary artery disease in rheumatoid arthritis patients: A systematic review and meta‐analysis based on observational studies

2023· review· en· W4389299870 sur OpenAlexaboutno aff
Zhe Wang, Kaiyan Hu, Mei Wu, Liyuan Feng, Chen Liu, Fengxing Ding, Xiaohui Li, Bin Ma

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisRheumatoid arthritisObservational studyCoronary artery diseaseInternal medicineSystematic reviewCardiologyArthritisMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The main objective of this systematic review was to investigate the factors influencing the development of coronary artery disease (CAD) in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: PubMed, Embase, Web of Science, Wan Fang Date, CBM, CNKI, and VIP databases were systematically searched to select the relevant literature. The quality of the incorporated studies was assessed with reference to the Newcastle-Ottawa Scale. Stata16 was adopted to summarise the odds ratios, risk ratios, hazard ratios, and 95% confidence intervals for meta-analysis. RESULTS: A total of 29 studies were included in this analysis, wherein the average age of RA patients was 50.5-81 years and the proportion of women was 44.4%-92%. The present meta-analysis suggested that increased CAD risk in RA patients was associated with age, male gender, smoking, glucocorticoids, Health Assessment Questionnaire scores, hyperlipidaemia, hypertension, diabetes, and C-reactive protein concentration. CONCLUSION: The present systematic review revealed the influencing factors of secondary CAD in RA patients, some of which could reduce the risk of secondary CAD through effective interventions, such as smoking cessation, exercise, and medications. However, the effects of age, RA severity, and different medication subgroups on CAD risk stratification warrant further investigation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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