Endometriosis, Anxiety, and Atherosclerosis: A Study of Eight Million Young Hospitalized Women in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In recent years, several studies have proposed an association between endometriosis and various cardiovascular diseases. Our study evaluated the association between endometriosis and atherosclerosis in patients under 35 years of age using a large population database. DESIGN: This was a cross-sectional retrospective population-based study. PARTICIPANTS/MATERIALS, SETTING, METHODS: We used the data of more than eight million hospitalized women under 35 years of age who were registered in one of the hospitals participating in the Healthcare Cost and Utilization Project - National Inpatient Sample (HCUP NIS) during the study period of 2007-2014. The prevalence of endometriosis, atherosclerosis, and related conditions was estimated, and logistic regression model was used to examine the association. RESULTS: In the period of study of 8,061,754 patients, we noted an upward pattern for the prevalence of atherosclerosis and a downward trend for endometriosis. Adjusting the analysis for sociodemographic characteristics and comorbidities, the probability of being diagnosed with atherosclerosis was 42% higher in patients with endometriosis (odds ratio [OR] = 1.421; 95% confidence interval [CI]: 1.058-1.910); 35% higher in patients with anxiety (OR = 1.352; 95% CI: 1.249-1.464); and three times higher in women with both endometriosis and anxiety (OR = 3.075; 95% CI: 1.969-4.803) compared to women without those conditions. LIMITATIONS: In HCUP NIS databases, some information such as the severity of disease, laboratory findings, or medical treatment is not available. CONCLUSION: The strong association between endometriosis and atherosclerosis suggests that they may share a similar mechanism possibly endothelial dysfunction related to chronic inflammation. Further studies on the potential role of psychological conditions, such as anxiety, on systemic inflammatory diseases are also deemed timely and important.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».