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Enregistrement W4389956694 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.13692

Abstract 13692: Incidence, Recurrence, and Ethnicity Specific Risk Factors for Premature Coronary Artery Disease in South Asians and Europeans

2023· article· en· W4389956694 sur OpenAlexaff
Mehima Kang, Navraj Malhi, Kate Huang, D. Vikulova, Simon N. Pimstone, Liam R. Brunham

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseInternal medicineIncidence (geometry)CohortPopulationDiabetes mellitusCardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Premature coronary artery disease (CAD) incidence is increasing globally. South Asians (SA) have a disproportionately high burden of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). However, the effect of SA ethnicity on the risk of recurrent events in patients with premature CAD has not been prospectively evaluated. Methods: Patients in the SAVEBC and UK biobank (UKB) registries were enrolled and stratified by ethnicity and presence of premature CAD. The co-primary outcomes were to compare proportion of premature CAD and the incidence of recurrent ASVCD events. Secondary exploratory outcomes included describing demographic, physical, biochemical variables between cohorts. Results: 11,136 patients were included, 1,129 (143 SA; 21%) were from SAVEBC and 10,007 (400 SA; 4.0%) from UKB. There was a higher proportion of premature CAD in SA compared to Caucasians in UKB (5.2% vs. 2.0%, p < 0.001). Similarly, SA were overrepresented in SAVEBC (21% of cohort vs. 7.9% of British Columbia population). SA compared to Caucasians with premature CAD had increased prevalence of diabetes (SAVEBC: 20.1% vs 13.8%, p=0.08; UKB: 37.5% vs 18.0%, p<0.001), and lower mean HDL cholesterol (SAVEBC: 1.4±0.4 vs 1.5±0.4, p=0.21; UKB: 1.1±0.3 vs 1.2±0.3, p<0.001). SA had more diffuse disease reflected by more coronary segments affected (4.9±3.0 vs. 4.1±2.6, p=0.05), and a trend towards more affected coronary vessels compared to Caucasians (1.31±1.4 vs. 0.61±0.91, p=0.14). SA had greater incidence of recurrent ASCVD vs. Caucasians (4.19 vs. 3.08 events per 100 P-Y; incidence rate ratio p-value < 0.001). SA had higher risk of recurrent ASCVD events (HR 1.35, 95% CI 1.13,1.61, p<0.001). SA ethnicity remained a predictor of recurrent events on adjusted COX regression (HR 1.24, 95% CI 1.03,1.48, p=0.02). Conclusion: Using two prospective registries, SA had a higher proportion of premature CAD and recurrent cardiovascular events with shorter time to recurrent events. Some risk may be explained by adverse cardiometabolic profiles, however significant risk mechanisms are yet to be elucidated. Understanding the unique mechanisms of cardiovascular risk in SA is critical to appropriately identify high-risk individuals and initiate contemporary preventative therapies.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2023
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