Cardiovascular disease in idiopathic pulmonary fibrosis: a systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Background Cardiovascular (CV) comorbidities can affect drug tolerability and health outcomes in patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). This systematic review and meta-analysis aimed to quantify the magnitudes of association between IPF and both overall and specific categories of CV disease. Methods The PRISMA guidelines and PICO model were followed. We searched PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, and Chinese Biomedical Literature Service System (Sinomed) from inception to April 2025 for studies investigating CV disease in IPF patients. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Pooled odds ratio (OR) for case-control/cross-sectional datasets and relative risk (RR) for cohort datasets were calculated using Review Manager 5.4. The I2 test was used to evaluate the heterogeneity and the sources of heterogeneity were explored through sensitivity analyses, meta-regression, and subgroup analyses. The funnel plot and Egger’s test were used to evaluate publication bias. Results A total of 28 studies comprising 29 case-control/cross-sectional datasets and four cohort datasets were included, which indicated a positive association between IPF and CV disease (OR 2.44, 95% CI 1.84–3.24, P < 0.001; RR 1.44, 95% CI 1.07–1.92, P = 0.02). Meta-regression and maximized subgroup analyses confirmed the influence of control characteristics (P < 0.001), data source (P = 0.027), Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score (P = 0.022), certainty of CV disease diagnosis (P = 0.027), body mass index (BMI), smoking status, and diabetes prevalence on both heterogeneity and risk estimates in the case-control/cross-sectional datasets. The OR varied across the CV disease category, with 1.14- to 2.51-fold increased risks for ischemic heart disease, thromboembolic disease, pulmonary hypertension, and other forms of heart disease. Conclusion Idiopathic pulmonary fibrosis is significantly associated with CV disease, emphasizing the urgent need for systematic screening and risk reduction strategies in IPF patients. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251013917 , identifier CRD420251013917.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».