The Associations Between Cardiovascular Risk Factors, Physical Activity, and Arterial Stiffness in Youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary aim of this population-based study was to determine if arterial stiffness is associated with cardiovascular disease (CVD) risk factor clustering and physical activity in youth 12-14 years old. We hypothesized that arterial stiffness would be positively associated with CVD risk factor clustering and negatively associated with physical activity in a dose-response manner in this cohort of youth. METHODS: This was a cross sectional study of 485 youth recruited from the 1995 Manitoba birth cohort. The primary outcome, arterial stiffness, was assessed noninvasively using conventional pulse wave analysis and velocity. The primary exposure variables included 1) a measure of cardiometabolic risk, defined as a composite of novel and traditional risk factors for cardiovascular disease and type 2 diabetes and 2) self-reported physical activity. RESULTS: Neither cardiometabolic risk factor clustering, nor physical activity were associated with either measure of arterial stiffness in this cohort of youth 12-14 years. Cardiometabolic risk decreased with increasing levels of vigorous physical activity, (P < .05) and increased with increasing body mass index. CONCLUSIONS: Cardiometabolic risk factor clustering and physical activity are not associated with arterial stiffness in youth 12-14 years of age. Increased vigorous physical activity is associated with reduced cardiometabolic risk in youth independent of body mass index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».