Common Risk Factors and Comorbidity of Cardiovascular Diseases and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In the first decades of the XXI century, chronic non-communicable diseases (CNDs) retain leadership as the primary cause of disability and complication among people of working age in developed countries of the world. 1 Their total share in adult mortality is about 77%. 2Malignant oncological diseases, along with cardiovascular diseases (CVDs) associated with atherosclerosis, are among the top three causes of mortality in the working-age population.In the United States, among adults, ischemic heart disease is the cause of death in 20.1% of cases, cerebral stroke in 6.3% of cases, and cancer of various localizations in 26.6% of cases.In China, in the structure of mortality rates, cerebral stroke occupies 21.3%, coronary artery disease 18.4%, and cancer of various localizations 31%.In Russia, the contribution of ischemic heart disease to mortality is 34.2%, cerebral stroke 19.9%, and cancer of various localizations 14.6%. 1 According to the forecast of WHO experts, in 2030, CVD will occupy 26.5% of the mortality structure, while oncological diseases of various localization will occupy 8.5%. 3 Meanwhile, the comorbidity of somatic diseases among cancer patients is an urgent problem. 4,5Comorbidity of somatic diseases possesses not only prognostic value for people with cancer, but also negatively affects patients' quality of life.According to the literature, at the time of diagnosis, at least two or three chronic diseases are registered in patients with oncological diseases. 4According to Canadian researchers, in a prospective study with an analysis of more than 600 thousand patients with various localization cancers, more than 5 additional somatic diseases were detected in 23%. 6arious somatic diseases can develop both before the establishment of oncological diseases and after verification of the diagnosis and treatment.Among people with brain cancer before and after the diagnosis of the disease, the greatest number of somatic dis-
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».