An Overview on Cardiovascular Risks Definitions by Using Survival Analysis Techniques-Tehran Lipid and Glucose Study: 13-Year Follow-Up Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment is an important issue for starting medication for patients. Literature reveals that diabetes, hypertension, dyslipidemia and Body Mass Index (BMI) are among major risk factors for longevity. Since the cut-off points proposed in various sources are generally irrespective of age, sex and race, it has been attempted to validate current definitions for Tehran’s elderly population by using a prospective cohort study. For this purpose, one thousand seven hundred and ninety eight (1,798) individuals above 60 years old were recruited in the primary phase of the Tehran Lipid and Glucose Study (TLGS) during 1998-2001, and were tested for their systolic and diastolic blood pressure, total cholesterol, LDL cholesterol, high density lipoprotein cholesterol (HDL), triglyceride (TG), fasting blood sugar (FBS), 2-h plasma glucose (2HPG) and some other factors at the time of entry to the study. They were followed up for 13 years and their vital statuses were registered (1998-2011). According to the standard definition of diabetes, dyslipidemia and hypertension, the participants were divided into ill and healthy groups. By using univariate Cox proportional hazard model, a 95% hazard ratio for various risk factors was estimated. Cut-off points of 126 mg/dL for fasting blood sugar or 200 mg/dL for 2HPG for defining diabetes were identified as appropriate points for predicting longevity for elderly males and females. Systolic blood pressure over 140 mmHg or diastolic blood pressure over 90 mmHg or having medication as a definition of hypertension were identified as a significant risk factor for elderly males only. Dyslipidemia which is defined based on Cholesterol>240 or TG>400 or LDL>160 or HDL<35, was not identified as a longevity predictor for elderly men and women. The results showed that BMI>31 Kg/m2 at the time of entry to the study significantly reduced the survival time of women. In conclusion, the definitions of diseases like hypertension and dyslipidemia based on cut-off points don’t classify the Tehran’s elderly population accurately. More investigation in this regard is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».