Common Carotid Artery Intima-Media Thickness: The Cardiovascular Risk Factor Multiple Evaluation in Latin America (CARMELA) Study Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measurement of far wall common carotid artery intima-media thickness (CCAIMT) has emerged as a predictor of incident cardiovascular events. The Cardiovascular Risk Factor Multiple Evaluation in Latin America (CARMELA) study was the first large-scale population-based assessment of both CCAIMT and cardiovascular risk factor prevalence in 7 Latin American cities; the relationship between CCAIMT and cardiovascular risk markers was assessed in these urban Latin American centers. METHODS: CARMELA was a cross-sectional, population-based, observational study using stratified, multistage sampling. The participants completed a questionnaire, were evaluated in a clinical visit and underwent carotid ultrasonography. Clinical measurements were obtained by health personnel trained, certified and supervised by CARMELA investigators. Mannheim intima-media thickness consensus guidelines were followed for measurement of CCAIMT. RESULTS: In all cities and for both sexes, CCAIMT increased with higher age. CCAIMT was greater in the presence of cardiovascular risk factors than in their absence. In all cities, there was a statistically significant linear trend between increasing CCAIMT and a growing number of cardiovascular risk factors (p < 0.001). After adjustment for age and sex, metabolic syndrome was strongly associated with increased CCAIMT (p < 0.001 in all cities), as were hypercholesterolemia, obesity and diabetes (p < 0.001 in most cities). By multivariate analysis, hypertension was independently associated with an increase in CCAIMT in all cities (p < 0.01). CONCLUSIONS: CARMELA was the first large-scale population study to provide normal CCAIMT values according to age and sex in urban Latin American populations and to show CCAIMT increases in the presence of cardiovascular risk factors and metabolic syndrome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».