Unclosing Premature Mortality Gap Among Patients With Gout in the <scp>US</scp> General Population, Independent of Serum Urate and Atherosclerotic Cardiovascular Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Gout flares are followed by transient major cardiovascular (CV) risk, implicating the role of inflammation; the aim of this study was to determine whether premature mortality rates in patients with gout and CV risk are independent of serum urate (SU) and atherosclerotic CV disease (ASCVD) risk factors. METHODS: Using serial US nationwide prospective cohorts, we evaluated the independent association of prevalent gout with all-cause and CV mortality, adjusting for SU, ASCVD risk factors, comorbidities, medications, and kidney function and compared mortality rates between the early (1988-1994 baseline) and late cohorts (2007-2016 baseline). We replicated late cohort findings among patients with gout in a nationwide UK cohort (2006-2010 baseline). RESULTS: Adjusted hazard ratios (HRs) for mortality rates in patients with prevalent gout were similar in early and late US cohorts (1.20 [1.03-1.40] and 1.19 [1.04-1.37], respectively); HRs with further adjustment for SU were 1.19 (1.02-1.38) and 1.19 (1.03-1.37), respectively. Adjusted HR among patients with gout from the UK late cohort was 1.61 (1.47-1.75); these associations were larger among women (P = 0.04) and prominent among Black individuals. Adjusted HR for CV mortality rates in the late US cohort was 1.39 (1.09-1.78); those for circulatory, CV, and coronary heart disease deaths among UK patients with incident gout were 1.48 (1.24-1.76), 1.49 (1.20-1.85), and 1.59 (1.26-1.99), respectively. CONCLUSIONS: Patients with gout experience a persistent mortality gap in all-cause and CV deaths, even adjusting for SU and ASCVD risk factors, supporting a role for gout-specific pathways (eg, flare inflammation). These findings suggest gaps in current care, particularly in women and possibly among Black patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».