Risk Factors for Acute Myocardial Infarction in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current knowledge of the impact of cardiovascular risk factors in Latin America is limited. METHODS AND RESULTS: As part of the INTERHEART study, 1237 cases of first acute myocardial infarction and 1888 age-, sex-, and center-matched controls were enrolled from Argentina, Brazil, Colombia, Chile, Guatemala, and Mexico. History of smoking, hypertension, diabetes mellitus, diet, physical activity, alcohol consumption, psychosocial factors, anthropometry, and blood pressure were recorded. Nonfasting blood samples were analyzed for apolipoproteins A-1 and B-100. Logistic regression was used to estimate multivariate adjusted odds ratios (ORs) and their 95% confidence intervals (CIs). Persistent psychosocial stress (OR, 2.81; 95% CI, 2.07 to 3.82), history of hypertension (OR, 2.81; 95% CI, 2.39 to 3.31), diabetes mellitus (OR, 2.59; 95% CI, 2.09 to 3.22), current smoking (OR, 2.31; 95% CI, 1.97 to 2.71), increased waist-to-hip ratio (OR for first versus third tertile, 2.49; 95% CI, 1.97 to 3.14), and increased ratio of apolipoprotein B to A-1 (OR for first versus third tertile, 2.31; 95% CI, 1.83 to 2.94) were associated with higher risk of acute myocardial infarction. Daily consumption of fruits or vegetables (OR, 0.63; 95% CI, 0.51 to 0.78) and regular exercise (OR, 0.67; 95% CI, 0.55 to 0.82) reduced the risk of acute myocardial infarction. Abdominal obesity, abnormal lipids, and smoking were associated with high population-attributable risks of 48.5%, 40.8%, and 38.4%, respectively. Collectively, these risk factors accounted for 88% of the population-attributable risk. CONCLUSIONS: Interventions aimed at decreasing behavioral risk factors, lowering blood pressure, and modifying lipids could have a large impact on the risk of acute myocardial infarction among Latin Americans.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».