Association of cardiometabolic index and risk of stroke: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, contributing significantly to public health burdens. Cardiovascular and metabolic risk factors such as diabetes, hypertension, obesity, and dyslipidaemia are strongly associated with an increased risk of stroke. The cardio-metabolic index (CMI), which integrates these factors into a single measure, has emerged as a potential predictor of stroke. This systematic review and meta-analysis intended to examine the link between CMI and risk of stroke, offering an in-depth evaluation of its predictive value METHODS: A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and Web of Science until 10 December 2024. The inclusion criteria focused on observational studies (cohort, cross-sectional, and case-control) that reported original data on the association of CMI and stroke risk. Data extraction was standardized, and quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was performed using a random effects model in R software version 4.4 RESULTS: From 545 articles initially retrieved, with 5 studies met inclusion criteria, encompassing over 100,000 participants. Meta-analysis showed a significant association between elevated CMI and stroke risk with a pooled RR of 1.66 (95 % CI: 1.25 to 2.20). A subgroup analysis of cohort studies yielded a pooled HR of 1.63 (95 % CI: 1.21 to 2.21). There was no significant heterogeneity across studies (I² = 0 %). CONCLUSION: Our findings demonstrated a strong association between elevated CMI and an increased risk of stroke. CMI, by integrating multiple cardiovascular and metabolic factors, serves as a comprehensive predictor of stroke risk. Incorporating CMI into routine health screenings could enhance early identification and prevention efforts, ultimately aiding in the reduction of stroke incidence.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».