Prevalence of 10-Year Risk of Cardiovascular Diseases and Associated Risks in Canadian Adults: The Contribution of Cardiometabolic Risk Assessment Introduction
Notice bibliographique
Résumé
Background. Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in adult Canadians. Cardiometabolic risk (CMR) derived from 10-year risk of cardiovascular diseases and metabolic syndrome (MetS) needs to be evaluated in Canadian adults. Objective. To determine CMR among Canadian adults by sociodemographic and lifestyle characteristics. Subjects and Methods. Data from the Canadian Health Measures Survey (CHMS), Cycle 1, 2007-2009, was used. Framingham Risk Score (FRS) was implemented to predict 10-year risk of CVD, and metabolic syndrome was identified using the most recent criteria. The 10-year risk of CVD was multiplied by 1.5 in individuals with MetS to obtain CMR. Data were weighted and bootstrapped to be able to generalize the results nationally. Results and Conclusion. CMR gave more accurate estimation of 10-year risk of CVD in Canadian adults from 30 to 74 years than using only FRS. The 10-year risk of CVD in Canadian adults significantly increased when CMR was taken into account from 8.10% to 9.86%. The CVD risk increased by increase in age, decrease in education, and decrease in physical activity and in smokers. Canadians with medium risk of CVD consumed significantly less fruit and vegetable juice compared to Canadians with low risk. No other dietary differences were found.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».