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Enregistrement W2083651438 · doi:10.1097/hjh.0000000000000307

Impact of abdominal obesity and systemic hypertension on risk of coronary heart disease in men and women

2014· article· en· W2083651438 sur OpenAlexaff
Caroline Rhéaume, Benoît J. Arsenault, Jean‐Pierre Després, Faha, S. Matthijs Boekholdt, Nicholas J. Wareham, Kay‐Tee Khaw, M. Chir

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of CambridgeBritish Heart FoundationCancer Research UK
Mots-clésWaistMedicineAbdominal obesityCircumferenceHazard ratioInternal medicinePopulationObesityCohortWaist-to-height ratioConfidence intervalBlood pressureCardiologyDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of our study was to determine the respective contributions of waist circumference and systemic hypertension (HTN) to coronary heart disease (CHD) risk in a large population-based cohort representative of a contemporary European population. METHODS AND RESULTS: A total of 9580 men and 12 250 women aged 45-79 years were followed for 11.4 years. Over the follow-up, 2191 CHD events were recorded. After adjusting for traditional CHD risk factors, individuals with high blood pressure (BP) and high waist circumference were at an increased CHD risk [hazard ratio 3.04; 95% confidence interval (CI) 2.06-4.48 and 2.90 (1.85-4.55) in men and women, respectively], compared with individuals with both low waist circumference and BP. Among individuals with normal BP, those in the top waist circumference tertile were at an increased CHD risk compared with those in the bottom waist circumference tertile (hazard ratio 2.66; 95% CI 1.59-4.45 and 2.11; 95% CI 1.12-3.97 in men and women, respectively). Within each physical activity category, a linear positive association was observed between waist circumference tertiles and both SBP (P for trend <0.001) and DBP (P for trend <0.001). Within each waist circumference tertile, inactive individuals had higher SBP than active individuals (P for trend <0.001). CONCLUSION: Our results show that abdominal obesity (measured by waist circumference) and HTN had both independent and additive contributions to CHD risk. We also found that physical inactivity and abdominal obesity contribute to elevated BP in primary prevention settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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