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Enregistrement W4401665145 · doi:10.59671/sd7vq

Association between dog and cat ownership with cardiovascular disease: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4401665145 sur OpenAlexaboutno aff
Yan Weiren, Miao Menglong, Xu Lijia, Xu Ke, Liu Xuesong, Xinsheng Li, Haichen Lv

Notice bibliographique

RevueInterciencia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalian Science and Technology Innovation Fund
Mots-clésMeta-analysisDiseaseAssociation (psychology)MedicineInternal medicineEnvironmental healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Numerous studies have described the correlation of pet ownership with cardiovascular diseases, with dog and cat ownership emerging as the predominant forms of pet companionship. Nevertheless, the studies that have examined how pet ownership affects cardiovascular diseases are lacking. Consequently, this systematic review and meta-analysis were carried out to investigate associations between owning a dog or cat and all-cause mortality and the risk of cardiovascular diseases and mortality.\nMethods: The PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library databases were comprehensively searched for identifying observational publications before August 14, 2023, that investigated the potential relationship between ownership of dogs or cats and cardiovascular mortality, all-cause mortality, and cardiovascular disease, encompassing myocardial infarction and stroke. The outcomes were explored with unadjusted, accessible relative risk values and adjusted hazard ratio values. Additionally, this work employed the random-effects model for analysis. Meanwhile, the Newcastle-Ottawa scale was employed to assess study quality.\nResults: We included 11 articles, comprising 3,940,200 subjects with an average 9.82-year follow-up. In unadjusted models, dog ownership decreased all-cause mortality by 30 percent (relative risk (RR) 0.70; 95%CI,0.60-0.82) and cardiovascular mortality by 24 percent (RR,0.76; 95%CI,0.69-0.84) in the general population compared with not owning a dog. Moreover, the correlation with all-cause mortality (hazard ratio (HR), 0.98; 95%CI, 0.86-1.12) and cardiovascular mortality (HR, 0.91; 95% CI, 0.78-1.07) was non-significant after adjusting for confounding factors. Nonetheless, dog ownership was slightly related to cardiovascular disease risk (HR, 0.98; 95% CI, 0.96-0.99). Cat ownership was not significantly correlated with all-cause mortality (RR, 0.95; 95%CI, 0.85-1.05; hazard ratio, 1.04; 95% CI, 0.98-1.12), cardiovascular mortality (RR, 0.82; 95% CI, 0.66-1.01; hazard ratio, 0.87; 95% CI, 0.69-1.11), and cardiovascular disease risk (HZ, 0.84; 95% CI, 0.57-1.22) among the general population. However, when considering only articles with over 10-year follow-up, cat ownership was associated with cardiovascular mortality (RR, 0.73; 95% CI, 0.60-0.88; HR, 0.79; 95% CI, 0.63-0.99). Additionally, owning cats and dogs led to reduced cardiovascular mortality in cardiovascular disease patients (HR, 0.81; 95%CI, 0.78-0.83).\nConclusion: In the general population, dog ownership is weakly related to decreased cardiovascular disease risk, but not markedly related to all-cause mortality and cardiovascular mortality, whereas cat ownership is not associated with all-cause mortality and the risk of cardiovascular diseases but is related to the reduced cardiovascular mortality risk. Long-term pet ownership appears to reduce mortality in people with established cardiovascular diseases, yet further studies are warranted for validation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,026
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
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