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Enregistrement W7017558506

Association of Leukotriene receptor antagonists (LTRAs) use and the risk of aortic stenosis

2018· dissertation· en· W7017558506 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStenosisCohortPopulationAortic valve stenosisAortic valveCohort studyIncidence (geometry)Aortic valve replacementPercutaneous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aortic stenosis (AS) is one of the most common heart valve diseases in theWestern world.It affects about 2% people aged 65 or above and the number rises to 7% by the age of 80. Presently, only invasive surgical or expensive percutaneous aortic valve replacement are available as treatment for symptomatic patients.Thus, discovery of medical treatments that slow down the progression of aortic valve disease would be a significant therapeutic advance.In vitro studies have shown the involvement of leukotriene in the pathogenesis of AS via leukotriene receptors.Therefore, leukotriene receptor antagonists (LTRAs), an established nonsteroid asthma treatment, are a potential therapeutic target of AS.Objectives: The goal of this study was to determine whether use of LTRAs is independently associated with a lower incidence of aortic stenosis using population data from Quebec.Methods: Using the Quebec, Canada health administrative databases, a study cohort of individuals over 66, principally with suspected coronary artery disease, from April 1,2001 and March 30, 2011 was created.Individuals with previous diagnosis of AS, mitral stenosis, congenital AS were excluded from the population.The outcome was a new diagnosis of nonrheumatic AS or surgical valve replacement.A nested case-control analysis was used with controls (10:1) matched by age and follow-up duration.Exposure was defined as individuals with at least 90 cumulative days of LTRAs exposure after cohort entry.Odds ratios of AS were estimated with conditional logistic regression model with adjustment for confounders.Several sensitivity analyses, principally addressing possible misclassification bias, were performed to explore the robustness of the results. Results:The cohort consisted of 20466 cases and 204660 matched controls.Mean follow up time for cases and controls was 382 and 369 days, respectively.Compared to individuals not

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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