Attenuated IGF-1 predicts all-cause and cardiovascular mortality in a Black population: A five-year prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inconsistent findings are reported on whether insulin-like growth factor-1 (IGF-1) is protective or harmful in predicting hypertension, carotid wall thickness and mortality. We determined the five-year prognostic value of IGF-1 for these outcomes in a large Black population prone to hypertension and cardiovascular disease. DESIGN: A longitudinal study as part of the PURE (Prospective Urban and Rural Epidemiology) study, North West Province, South Africa. METHODS: We measured IGF-1 and IGF binding protein-3 (IGFBP-3) in 1038 HIV-uninfected participants (age range 32-94 years) and assessed blood pressure, carotid intima-media thickness and mortality. RESULTS: Over five years 116 deaths occurred. Baseline IGF-1 was similar in survivors and non-survivors (p = 0.50), but tended to be higher in survivors upon adjustment for IGFBP-3 and covariates (p = 0.061). Normotensives and hypertensives (p = 0.072), and those with carotid intima-media thickness < 0.9 mm and ≥ 0.9 mm also displayed similar baseline IGF-1 (p = 0.55). Multivariable-adjusted Cox-regression indicated high IGF-1 predicting lower risk for all-cause mortality (hazard ratio 0.45; 0.23-0.88) and cardiovascular mortality (hazard ratio 0.26; 0.08-0.83) when also adjusting for IGFBP-3. When including normo- and hypertensives at baseline, high IGF-1 was related to normotension at follow-up (hazard ratio 0.68; 0.49-0.95). We found no association with carotid intima-media thickness (hazard ratio 0.59; 0.31-1.14). CONCLUSION: In a Black South African population with low socio-economic status and harmful health behaviours, we found a protective independent association between IGF-1 and hypertension, cardiovascular and all-cause mortality, with no association with carotid wall thickness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».