A Role for Behavior in the Relationships Between Depression and Hostility and Cardiovascular Disease Incidence, Mortality, and All-Cause Mortality: the Prime Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioral factors are important in disease incidence and mortality and may explain associations between mortality and various psychological traits. PURPOSE: These analyses investigated the impact of behavioral factors on the associations between depression, hostility and cardiovascular disease(CVD) incidence, CVD mortality, and all-cause mortality. METHODS: Data from the PRIME Study (N = 6953 men) were analyzed using Cox proportional hazards models, following adjustment for demographic and biological CVD risk factors, and other psychological traits, including social support. RESULTS: Following initial adjustment, both depression and hostility were significantly associated with both mortality outcomes (smallest SHR = 1.24, p < 0.001). Following adjustment for behavioral factors, all relationships were attenuated both when accounting for and not accounting for other psychological variables. Associations with all-cause mortality remained significant (smallest SHR = 1.14, p = 0.04). Of the behaviors included, the most significant contribution to outcomes was found for smoking, but a role was also found for fruit and vegetable intakes and high alcohol consumption. CONCLUSIONS: These findings demonstrate well-known associations between depression, hostility, and mortality and suggest the potential importance of behaviors in explaining these relationships.
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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 | 0,004 | 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 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 ».