The prevalence of hypertension and metabolic clustering (hyperlipidemia and hyperinsulinemia) in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Ageing and major cardiovascular risk factors, such as hypertension, hyperlipidemia, and diabetes, often cluster in the same individuals. We examined the prevalence of these metabolic abnormalities in a healthy cohort of older adults. All subjects underwent a maximal treadmill exercise test to exclude silent cardiovascular disease, and also provided a blood specimen for biochemical analyses. Fifty men (75.5±7.6 years) and 62 women (76.1±7.2 years) were evaluated. Hypertension was defined within the present study as a measured systolic pressure of greater than 140 mmHg. Thirty percent of the men and 31% of the women had hypertension. Ten percent of the men and 22% of the women had no risk factors. Thirty-eight percent of the men and 31% of the women had at least two of the three risk factors. Clustering of all three risk factors was found in 10% of this study population. The most prevalent metabolic risk factor of the syndrome was elevated insulin levels in men (60%) and women (45%). Our data suggest the metabolic syndrome is prevalent in healthy older adults. Future study of this cohort over 10 years may provide data regarding the impact on morbidity and mortality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».