Lifestyle and Dietary Factors Associated with the Evolution of Cardiometabolic Risk over Four Years in West-African Adults: The Benin Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess in adults from Benin changes in cardiometabolic risk (CMR) using both the Framingham risk score (FRS) and metabolic syndrome (MetS) and to examine the effects of diet, and lifestyles, controlling for location and socioeconomic status. METHODS: Apparently healthy subjects (n = 541) aged 25-60 years and randomly selected in the largest city, a small town, and rural areas were included in the four-year longitudinal study. Along with CMR factors, socioeconomic, diet and lifestyle data were collected in individual interviews. A food score based on consumption frequency of four "sentinel" food groups (meat and poultry, dairy, eggs, and vegetables) was developed. Lifestyle included physical activity, alcohol and tobacco use. Education and income (proxy) were the socioeconomic variables. RESULTS: Among the subjects with four-year follow-up data (n = 416), 13.5% were at risk at baseline, showing MetS or FRS ≥ 10%. The incidence of MetS and FRS ≥ 10% during follow-up was 8.2% and 5%, respectively. CMR deteriorated in 21% of subjects. Diet and lifestyle mediated location and income effects on CMR evolution. Low food scores and inactivity increased the likelihood of CMR deterioration. CONCLUSION: Combining MetS and FRS might be appropriate for surveillance purposes in order to better capture CMR and inform preventive measures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».