Multimorbidity and the Risk of Sudden Cardiac Death
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prospective associations of multimorbidity status and level with the risk of sudden cardiac death (SCD). METHODS: Multimorbidity was defined as the presence of at least two multiple long-term conditions (hypertension, cardiovascular disease, type 2 diabetes, chronic kidney disease, chronic bronchitis, and other chronic lung conditions) among 2598 men 42 to 61 years of age who were recruited into the KIHD (Kuopio Ischemic Heart Disease) study from March 1, 1984, to December 31, 1989. Hazard ratios with 95% CIs were estimated. RESULTS: During a median follow-up of 27.8 years, 296 SCDs were recorded. In analysis adjusted for several established cardiovascular risk factors including socioeconomic and lifestyle characteristics, the HR (95% CI) for SCD comparing men with multimorbidity vs no multimorbidity was 1.97 (95% CI, 1.54 to 2.51). Compared with men with no multimorbidity, the corresponding adjusted HRs (95% CIs) for SCD were 1.93 (95% CI, 1.50 to 2.47) for men with two to three conditions and 2.66 (95% CI, 1.34 to 5.28) for men with four to five conditions. CONCLUSION: In middle-aged and older men, multimorbidity is strongly linked to an increased risk of SCD, independent of known cardiovascular risk factors. Furthermore, the risk of SCD rises progressively with the number of coexisting health conditions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».