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Enregistrement W4410349666 · doi:10.1186/s12872-025-04823-4

Bidirectional association between cardiovascular disease and hip fracture: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4410349666 sur OpenAlexaboutno aff
Jinyi Wu, Yan Zhang, Junwen Wang, Qingsong Zhang, Jun Jiang, Qingwu Jiang, Yibiao Zhou

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisAngiologyHip fractureCardiac surgeryDiseaseSystematic reviewVascular surgeryInternal medicineMEDLINEOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to comprehensively analyze the bidirectional association between cardiovascular disease (CVD) and hip fracture (HF). We searched PubMed, EMBASE, Web of Sciences, Cochrane Library, ScienceDirect and China National Knowledge Infrastructure for relevant studies. The Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the risk of bias. We conducted random effects model for meta-analysis and subgroup analysis of different ethnic groups. Sensitivity analysis and publication bias of this study were also evaluated. This study followed the PRISMA and MOOSE guidelines for systematic reviews and meta-analyses. This research included 18 cohort studies and case-control studies with a total sample of 1,854,441 individuals. The results showed ischemic heart disease might increase the risk of HF (OR = 1.41, 95%CI[1.05, 1.89], I2 = 96%). Stroke might be a risk factor for HF (OR = 2.23, 95%[1.18, 4.19], I2 = 97%), and HF might likewise be a risk factor for Stroke ( OR = 2.22, 95% CI [1.81, 2.71], I2 = 78%). Heart failure might increase the risk of HF (OR = 2.89, 95%CI [1.22, 6.85], I2 = 91%), and HF might increase the risk of heart failure (OR = 2.74, 95%CI [1.27, 5.89], I2 = 92%). Hypertension might increase the risk of HF (OR = 1.55, 95%CI[1.34, 1.8], I2 = 87%), and HF might increase the risk of hypertension (OR = 3.75, 95%CI[3.3, 4.26], I2 = 98%). Cerebrovascular disease (OR = 1.96, 95%CI[1.61, 2.4], I2 = 79%) and diseases of arteries, arterioles, and capillaries (OR = 1.58, 95%CI[1.49, 1.68], I2 = 0%) might increase the risk of HF. HF might increase the risk of myocardial infarction (OR = 2, 95%CI[1.17, 3.41], I2 = 97%) and CVD-related death (OR = 1.78, 95%CI[1.05, 3.02], I2 = 50%). Subgroup analyses showed that among Asians IHD might not raise the risk of HF (OR = 1.33, 95% CI [1.00, 1.78], I2 = 95%). In caucasians, IHD might also not raise HF risk (OR = 1.52, 95%CI [0.64, 4.56], I2 = 95%). This study supports possible bidirectional associations between CVD and HF, but more mechanistic studies of CVD and HF were warranted. However, high heterogeneity and potential confounding by unmeasured variables warrant cautious interpretation.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,036
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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