Does abdominal obesity have a similar impact on cardiovascular disease and diabetes? A study of 91 246 ambulant patients in 27 European Countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Differences in cardiovascular risk factors across Europe provide an opportunity to examine the impact of adiposity on the frequency of diabetes and cardiovascular disease (CVD). METHODS AND RESULTS: The International Day for Evaluation of Abdominal obesity (IDEA) study evaluated the prevalence of abdominal obesity, elevated body mass index (BMI), and other cardiometabolic risk factors among primary care patients. Abdominal obesity predicted increased diabetes risk, despite socio-economic, demographic, and risk factor differences. Cardiovascular disease was at least two-fold more frequent in Eastern Europe vs. Northwest Europe (P < 0.0001) and 2.5-fold more vs. Southern Europe (P < 0.0001). Waist circumference (WC) predicted increased (P < 0.0001) age- and BMI-adjusted risks of CVD and diabetes. In women, odds ratios (95% confidence intervals) for CVD per 1 SD increase in WC were: Northwest Europe 1.28 (1.18-1.40); Southern Europe 1.26 (1.16-1.37); and Eastern Europe 1.10 (1.03-1.18). Values for diabetes were 1.72 (1.58-1.88), 1.45 (1.35-1.56), and 1.59 (1.46-1.73), with similar findings in men. CONCLUSION: Abdominal obesity impacted similarly on the frequency of diabetes across Europe, despite regional differences in cardiovascular risk factors and CVD rates. Increasing abdominal obesity may offset future declines in CVD, even where CVD rates are lower.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».