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Enregistrement W2101418369 · doi:10.1136/heart.89.5.502

What level of physical activity protects against premature cardiovascular death? The Caerphilly study

2003· article· en· W2101418369 sur OpenAlexfundno aff
Shicheng Yu

Notice bibliographique

RevueHeart · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilQueen's UniversityBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicinePhysical activityGerontologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the optimal intensity of leisure time physical activity (LTPA) to decrease the risk of all cause, cardiovascular disease (CVD), and coronary heart disease (CHD) mortality in a population sample of middle aged British men. DESIGN: Prospective study of middle aged men with an 11 year follow up. SETTING: A whole population sample of men from Caerphilly, South Wales, UK. SUBJECTS: 1975 men aged 49-64 years without historical or clinical evidence of CHD at baseline examination. MAIN OUTCOME MEASURES: All cause, CVD, and CHD mortality. RESULTS: Total (cumulative) LTPA had a graded, significant relation with all cause, CVD, and CHD mortality but no trend with cancer deaths. When different intensities of activity were considered, light and moderate intensity LTPA had inconsistent and non-significant relations with all cause, CVD, or CHD mortality whether adjusted only for age or for other cardiovascular risk factors. In contrast a significant dose-response relation was found for heavy intensity LTPA for all cause, CVD, and CHD mortality fully adjusted for other risk factors. CONCLUSIONS: These data suggest that, in a population of men without evidence of CHD at baseline, only leisure exercise classified as heavy or vigorous was independently associated with reduced risk of premature death from CVD.

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)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,348
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

Citations182
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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