Potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in China: the INTERHEART China study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lifestyle changes associated with the rapidly developing economy increase cardiovascular disease (CVD), myocardial infarction (MI) and cardiovascular risk factors (CVRFs) in China. OBJECTIVE: To assess and compare regionally, and with other regions of the world, distribution of the nine INTERHEART CVRFs, their relationship to MI and the CVD epidemic in China in order to determine how this may influence the future of CVD in China. METHODS: Patients with first acute MI (n = 3030) and age- and sex-matched controls (n = 3056) were enrolled from 26 centres in China. RESULTS: Northern Chinese had higher rates of smoking and hypertension, whereas southern Chinese reported lower fruit and vegetable intake and higher rates of depression. Compared with other regions, participants from China were older, with lower body mass index and waist to hip ratios, lower total and low-density lipoprotein cholesterol levels, ApoB lipoprotein and ApoB to ApoA-1 ratios, but higher high-density lipoprotein cholesterol and ApoA-1. All nine INTERHEART CVRFs, education and income were significantly associated with MI in the Chinese cohort. There was significant heterogeneity in the strength of association between certain CVRFs and MI for China versus other regions, with stronger associations for the Chinese for diabetes (OR 5.10 vs 2.84), depression (2.27 vs 1.37) and permanent stress (2.67 vs 2.06); and lower for the Chinese for abdominal obesity (1.33 vs 2.62) (p for heterogeneity, all <0.001). CONCLUSIONS: Diabetes and psychosocial factors have strong associations with risk of MI in China, indicating that future increases in these risk factors with societal change in China may hasten rapid increases in CVD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».