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Enregistrement W4389956743 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.15744

Abstract 15744: Worse Impact of Diabetes on All-Cause Mortality in Women Following CABG

2023· article· en· W4389956743 sur OpenAlexaffabout
Amélie Paquin, Pierre Voisine, Jeanne Roberge, Paul Poirier, Marie Eve E Piche

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusInternal medicineDyslipidemiaHazard ratioAtrial fibrillationMyocardial infarctionCardiologyProportional hazards modelProspective cohort studyCohortCoronary artery diseaseObesityEndocrinologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Women referred for coronary artery bypass grafting (CABG) have worse metabolic disorders. The latter are associated with adverse cardiovascular (CV) events and bear a worse prognosis in women. Yet, our understanding of the sex-specific impact of metabolic disorders on mortality after CABG is limited. Aim: To evaluate the interaction of sex with metabolic abnormalities on mortality after CABG, with the hypothesis that they would lead to higher mortality in women. Methods: In a prospective cohort (2006-19), we selected patients who underwent elective isolated CABG, excluding early (<48h) mortality, atrial fibrillation/flutter, pacemaker/defibrillator or heritable dyslipidemia. Sex-specific predictors of all-cause mortality after CABG and their interaction with sex were assessed with Cox proportional hazard models (stepwise selection for each model). Diabetes was defined as per Canadian Diabetes Association Guidelines. Results: We included 6,177 individuals (17% women) in this analysis. All-cause mortality incidence was 438 (9%) and 119 (11%) in men and women respectively (p=0.01) over a median of 5.7 yrs. Compared to men, women were older (67 ± 9 vs 65 ± 9 yrs), more likely to have hypertension (85% vs 78%), diabetes (40% vs 34%), abdominal obesity (82% vs 51%), chronic kidney disease (27% vs 15%), LVEF ≥40% (94% vs 92%) and had higher LDL-cholesterol (72 [17-238] vs 67 [10-221] md/dL) (all p<0.05). Prior myocardial infarction was similar in both sexes (11%, p=0.48). Predictors of mortality are in Figure 1. An interaction between sex and diabetes was found (p=0.03), suggesting worse impact of diabetes in women after CABG. Conclusion: Women undergoing CABG have worse CV risk factors and metabolic risk profile, including diabetes which significantly increased mortality risk vs men. Studies are needed to evaluate which sex- or gender-related factors, like poorer diabetes management or reduced participation in cardiac rehabilitation, may be involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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