清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Influence of Metabolic Syndrome on the Long-Term Prognosis of Patients with Myocardial Infarction: A Meta-Analysis

医学 内科学 心肌梗塞 荟萃分析 子群分析 置信区间 冠状动脉疾病 代谢综合征 经皮冠状动脉介入治疗 相对风险 入射(几何) 心脏病学 肥胖 光学 物理
作者
Tianfeng Chen,Zhewei Shi,Caizhen Qian
出处
期刊:Hormone and Metabolic Research [Thieme Medical Publishers (Germany)]
卷期号:56 (06): 435-444 被引量:1
标识
DOI:10.1055/a-2196-3764
摘要

Abstract The influence of metabolic syndrome (MetS) on long-term prognosis of patients with myocardial infarction (MI), the most severe type of coronary artery disease, remains not fully determined. This systematic review and meta-analysis were conducted to investigate the association between MetS and long-term clinical outcomes of patients with MI. A systematic search of Medline, Web of Science, and Embase databases from inception to June 25, 2023, was conducted to obtain eligible studies. Only studies with follow-up duration for at least one year were considered. A random-effects model was utilized to pool the results, accounting for heterogeneity. Ten observational studies were included, which included 33 197 patients with MI. Among them, 17 244 (51.9%) were with MetS at baseline. During a follow-up duration of 12 to 48 months (mean: 22.5 months), patients with MetS were associated with higher incidence of major adverse cardiovascular events [risk ratio (RR): 1.35. 95% confidence interval (CI): 1.19 to 1.54, p<0.001; I2=64%] and all-cause deaths (RR: 1.34, 95% CI: 1.18 to 1.52, p<0.001; I2=23%), as compared to those without MetS at baseline. Subgroup analyses showed that the results were not significantly affected by study characteristics such as study country, design, type of MI, mean age of the patients, treatment with percutaneous coronary intervention, follow-up durations, or study quality scores (p for subgroup difference all>0.05). In patients with MI, MetS may be a risk factor of poor long-term prognosis.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
吴大振完成签到,获得积分10
18秒前
27秒前
呆呆的猕猴桃完成签到 ,获得积分10
27秒前
CC完成签到,获得积分10
38秒前
lkk完成签到,获得积分10
40秒前
123发布了新的文献求助10
44秒前
46秒前
46秒前
南风完成签到 ,获得积分10
48秒前
wxy发布了新的文献求助10
53秒前
彩色亿先完成签到 ,获得积分10
56秒前
56秒前
科研通AI2S应助wxy采纳,获得10
1分钟前
SciGPT应助wxy采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
吃李不吐hu完成签到,获得积分10
1分钟前
小章完成签到 ,获得积分10
1分钟前
糖糖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
123完成签到,获得积分10
1分钟前
Criminology34应助123采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
黑猫老师完成签到 ,获得积分10
2分钟前
轻松寒荷完成签到,获得积分10
2分钟前
强强仔仔完成签到 ,获得积分10
2分钟前
无悔完成签到 ,获得积分0
2分钟前
123发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
去瞧瞧发布了新的文献求助10
3分钟前
jlwang完成签到,获得积分10
3分钟前
LRR完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助予秋采纳,获得10
3分钟前
秀丽的莹完成签到 ,获得积分10
3分钟前
姜姗完成签到 ,获得积分10
3分钟前
waveless完成签到,获得积分10
3分钟前
瓜皮糖浆完成签到,获得积分10
4分钟前
菜鸟学习完成签到 ,获得积分0
4分钟前
踏雪完成签到,获得积分10
4分钟前
奋斗的迎彤完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Karl完成签到,获得积分10
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355649
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170481
关于积分的说明 17200878
捐赠科研通 5411698
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864357
邀请新用户注册赠送积分活动 1841893
关于科研通互助平台的介绍 1690205