A Composite Measure of Gender and Its Association With Risk Factors in Patients With Premature Acute Coronary Syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create a gender index by using principal component analyses (PCA) and logistic regression, and to determine the association between gender, sex, and cardiovascular risk factors among patients with premature acute coronary syndrome (ACS). METHODS: GENESIS-PRAXY is a cohort study including ACS patients aged 55 years or below, and with ACS recruited between 2009 and 2013 from 26 centres across Canada, the United States, and Switzerland. A sample of 1075 patients was used for this study. Psychosocial variables assumed to differ between sexes (i.e., gender related) were included in PCA. Variables identified on retained components were included in logistic regressions where coefficient estimates of variables associated with sex were used to calculate a gender score. Cardiovascular risk factors were assessed using self-report and chart review data. RESULTS: After the inclusion of 26 psychosocial variables in PCA, we identified 17 variables within retained components; 7 of which were associated with sex in logistic regression. The gender distribution revealed that half of women had a more androgyne or masculine gender score, and 16% of men exhibited a more feminine gender score. In univariable analyses, feminine gender scores and female sex were associated with hypertension, diabetes, family history of cardiovascular disease (only gender), and depressive/anxious symptoms. In multivariable models including both gender score and sex, feminine gender score but not female sex was associated with the presence of risk factors. CONCLUSIONS: Sex and gender are distinct constructs, and the derived gender index offers a current and pragmatic option to measure gender within ACS populations. Our results further suggest that traditional sex differences in cardiovascular disease risk factors may be partly explained by patient's gender-related characteristics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle