Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo systematically evaluate the relationship between angiotensin-converting enzyme inhibitors(ACEI) and the risk for falls in the elderly.MethodsCase-control studies and cohort studies of relationship between ACEI and risk for falls in the elderly were retrieved from PubMed,EMbase,CENTRAL,Elsevier,China National Knowledge Infrastructure(CNKI),China Biomedical Literature Database(CBM),VIP Journal Integration Platform(VJIP),and Wanfang Database from the establishment to December 2017. The Newcastle-Ottawa Scale(NOS) were used for quality evaluation,and meta-analysis was performed by using RevMan 5.3 software.ResultsA total of 5 case-control studies and 6 cohort studies were included,involving 69 870 patients.Meta-analysis results showed that:①in case-control studies,combined results of uncorrected OR and corrected OR showed that ACEI increased the risk for falls in the elderly[uncorrected OR=1.29,95% CI (1.24,1.36),P<0.05;corrected OR=1.09,95% CI (1.04,1.14),P<0.05];②in cohort studies, combined results of uncorrected OR and corrected OR showed that ACEI did not increase the risk for falls in the elderly [uncorrected OR=1.03,95% CI (0.79,1.33),P=0.84;corrected OR=0.98,95% CI (0.86,1.12),P=0.77];③Meta-analysis results showed that ACEI would not increase the risk for falls in the elderly whether under different research locations or comprehensive controlled confounding factors(P>0.05).ConclusionsThe results of the meta-analysis based on cohort study and the results of different research locations and comprehensive control of confounding factors suggest that ACEI does not increase the risk for falls in the elderly.In view of the limitations of the quantity and quality of the included studies,the results need further verified by more rigorous clinical trials.
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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 | 0,027 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».