Cardio-rheumatology: the cardiovascular, pharmacological, and surgical risks associated with rheumatological diseases in women
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) remains the number one cause of death worldwide. Women are at increased risk of death from CVD, but the mechanisms for how and why this occurs remain elusive. One subset of women who are exceptionally vulnerable to CVD are those with rheumatic diseases (RDs). Indeed, women account for 80% of all RDs, disorders that encompass a broad range of autoimmune and autoinflammatory diseases that lead to chronic inflammation and pathology. The clear association of increased CVD risk in women with RD is thought to be mediated by a number of factors, including RD pathology itself, pharmacological induction of CVD, and/or as yet unidentified mechanisms. As such, elucidation of the causes and treatments of these pathologies has given rise to a new subspecialty of cardiology: cardio-rheumatology. Here, we review and discuss the CVD risks in patients with RDs, the associated sex disparities in RD and CVD care, as well as the current therapeutic and interventional options available to specifically help women with RDs. We hope this discussion will provide guidance and support to patients, as well as to cardio-rheumatologists, as these groups are the most uniquely positioned to radically improve CVD care in these individuals. Moreover, we are hopeful this discussion may lead to better, more efficacious approaches to treating these disorders in women in the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».