Fifty-three year follow-up of coronary heart disease versus HDL2 and other lipoproteins in Gofman's Livermore Cohort
Notice bibliographique
Résumé
To assess the relationships of lipoprotein mass concentrations to all-cause and coronary heart disease (CHD) mortality, we analyzed the prospective 53-year follow-up of 1,905 men measured for lipoprotein mass concentrations by analytic ultracentrifugation between 1954 and 1957. Cause of death was determined from medical records and death certificates before 1979 and from National Death Index death diagnoses thereafter. Of the 1,329 men (69.8%) who died through 2008, CHD was listed as a contributing cause of death for 409 men, including 113 deaths from premature CHD (age ≤ 65 years). When adjusted for age, the risk associated with the lowest HDL2 quartile increased 22% for all-cause (P = 0.001), 63% for total CHD (P < 10(-5)), and 117% for premature CHD mortality (P = 0.0001). When adjusted for standard risk factors (age, total cholesterol, blood pressure, BMI, smoking) and the lowest HDL3 quartile, the corresponding risk increases were 14% (P = 0.05), 38% (P = 0.004), and 62% (P = 0.02), respectively. Men with HDL3 ≤ 25(th) percentile had 28% greater total CHD risk (P = 0.03) and 71% greater premature CHD risk (P = 0.01). Higher LDL-mass concentrations increased total CHD risk by 3.8% (P < 10(-9)) and premature CHD risk by 6.1% (P < 10(-7)) per 10 mg/dl increase in concentration. Thus, low HDL2 is associated with increased CHD risk.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».