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Enregistrement W2280612236 · doi:10.1097/psy.0000000000000186

A Composite Measure of Gender and Its Association With Risk Factors in Patients With Premature Acute Coronary Syndrome

2015· article· en· W2280612236 sur OpenAlexafffundabout
Roxanne Pelletier, Blaine Ditto, Louise Pilote

Notice bibliographique

RevuePsychosomatic Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialLogistic regressionMedicineDemographyCohortAcute coronary syndromeFramingham Risk ScoreInternal medicineDiseasePsychiatryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations232
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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