Trends of venous thromboembolism risk before and after diagnosis of gout : a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown that gout is an independent risk factor for cardiovascular diseases. Venous thromboembolism (VTE, including deep venous thrombosis [DVT] and pulmonary embolism [PE]) represents the third most common form of cardiovascular disease among the general population. However, data on the risk of VTE in gout patients are scarce. Objectives: 1) To estimate the overall risk of VTE, DVT, and PE before and after gout diagnosis in an incident cohort of individuals with gout; 2) To access the temporal trend of VTE, DVT, and PE before and after gout diagnosis compared with the general population. Methods: I conducted a 1:1 matched cohort study using a province-wide population-based administrative health database from British Columbia, Canada. I calculated incidence rate ratios and multivariable adjusted hazard ratios (aHRs) with 95% confidence intervals (CIs) for the risk of VTE, DVT, and PE before and after gout diagnosis. Results: Among 124,306 individuals with newly diagnosed gout (65% male, mean age 60 years), VTE developed in 1,594 patients, DVT in 989 patients, and PE in 813 patients. Incidence rates were 2.44, 1.51, and 1.24 per 1,000 person-years, respectively. The corresponding incidence rates among non-gout individuals were 1.37, 0.83, and 0.75 per 1,000 person-years, respectively. The final aHRs (95% CI) for VTE, DVT, and PE were 1.34 (1.23-1.46), 1.38 (1.24-1.54), and 1.27 (1.13-1.42), respectively. For the entire pre-gout period, compared to general population, the final aHRs (95% CI) were 1.56 (1.41-1.71), 1.55 (1.38-1.75) and 1.53 (1.34-1.76) for VTE, DVT and PE, respectively. During the 3rd, 2nd, and 1st years preceding the gout diagnosis, the final aHRs for VTE were 1.51, 1.61, and 1.74, respectively. During the 1st, 2nd, 3rd, 4th, and 5th years after the gout diagnosis, the final aHRs were 1.46, 1.44, 1.37, 1.36, and 1.32. Similar trends were also seen for DVT and PE. Conclusion: Increased risks of VTE, DVT, and PE were found both before and after gout diagnosis. The risk increased gradually before gout diagnosis, peaking in the year prior to gout diagnosis, and then progressively declined following the diagnosis. Gout associated inflammation may contribute to VTE risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».