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Enregistrement W4412819791 · doi:10.1136/bmjopen-2024-093306

Comorbidities and incidence of heart failure with preserved ejection fraction: a systematic review and meta-analysis of cohort studies

2025· review· en· W4412819791 sur OpenAlexaboutno aff
Linlong Li, Zhenzhen Li, Ping Xu, Li Huang, Xuchao Peng, Jirong Yue, Ning Ge

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésMedicineInternal medicineEjection fractionAtrial fibrillationMeta-analysisPublication biasHeart failureFunnel plotMyocardial infarctionCohort studySubgroup analysisDiabetes mellitusCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify comorbidities associated with incident heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) and quantify their HRs for early risk stratification and prevention. DESIGN: PROSPERO-registered (CRD42024505533) systematic review and meta-analysis. Primary analysis prioritised unadjusted HRs; exploratory analysis incorporated adjusted HRs. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, Embase and the Cochrane Central Register of Controlled Trials through 15 June 2025. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Cohort studies of adults (≥18 years) without prior HF reporting HRs for incident HFpEF-associated comorbidities. EXCLUSIONS: non-English publications, reviews, non-clinical studies and studies without HR data. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently extracted data and assessed quality (Newcastle-Ottawa Scale). Random-effects models pooled HRs. Heterogeneity was investigated using Galbraith/Baujat plots, meta-regression and subgroup analyses. Publication bias assessed via funnel plots, Egger's and Begg's tests. RESULTS: Among 61 eligible studies, 22 reporting unadjusted HRs formed the primary analysis, identifying five comorbidities with significant incident HFpEF risk: atrial fibrillation (AF) (HR 2.92, 95% CI 1.94 to 4.37, I²=86.6%), hypertension (HR 2.28, 95% CI 1.35 to 3.84, I²=96.9%), diabetes (HR 1.88, 95% CI 1.54 to 2.30, I²=58.2%), obesity (HR 1.70, 95% CI 1.45 to 2.00, I²=69.7%) and myocardial infarction (MI) (HR 1.62, 95% CI 1.18 to 2.23, I²=72.1%). Conversely, chronic kidney disease (CKD) (HR 1.44, 95% CI 0.68 to 3.06, I²=86.6%) and cerebrovascular disease (HR 1.72, 95% CI 0.93 to 3.18, I²=77.2%) showed non-significant associations. Exploratory analysis integrating unadjusted HRs from primary studies and adjusted HRs from 39 additional studies confirmed these five comorbidities as significant risk factors, with CKD again demonstrating non-significant association. CONCLUSION: AF, hypertension, diabetes, obesity and MI constitute evidence-based targets for HFpEF risk stratification and preventive management. The CKD-HFpEF association requires validation in larger cohorts. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42024505533.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,040
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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