Prevalence of traditional and novel markers of cardiovascular disease risk in Scottish adolescents: socioeconomic effects
Notice bibliographique
Résumé
Information on the health status and physical activity of Scottish adolescents is limited. This study examines the prevalence of cardiovascular disease (CVD) risk in Scottish adolescents by socioeconomic status (SES). Participants were recruited from two high schools that differed in the SES of the students in attendance. The sample included 73 boys and 34 girls (16.4 ± 0.6 years). Variables included anthropometry, physical activity, physical fitness, blood pressure, diet, and 11 metabolic markers of CVD risk. Significant sex differences (P ≤ 0.01) were noted for stature, waist circumference, waist-hip ratio, physical activity, cardiorespiratory fitness, muscular power, sprint speed, and several CVD risk factors: high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), interleukin-6 (IL-6), and C-reactive protein (CRP) levels. Boys from a lower SES had significantly higher levels of glucose and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) but lower levels of adiponectin compared with boys from a higher SES. Girls from a lower SES had significantly (P ≤ 0.01) higher glucose and PAI-1 levels but lower levels of insulin and adiponectin than girls from a higher SES. High fat diets, low physical activity levels, and elevated CRP and total cholesterol levels were the CVD risk factors most commonly identified as being at-risk levels in this cohort, regardless of sex or SES. SES differences were not consistently apparent, but several CVD risk factors were identified as elevated in this sample of adolescents, regardless of sex or SES.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».