Sex-specific trajectories of systolic and diastolic blood pressure in youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: High blood pressure early in life is associated with cardiovascular disease morbidity and mortality in adulthood. The objective was to identify sex-specific trajectories of SBP and DBP from early adolescence to early adulthood and to assess the impact of modifiable factors on the trajectories, including BMI, smoking, alcohol use, physical activity, and screen-time. METHODS: Data were drawn from four waves of a prospective investigation of 1294 youth aged 12-13 years at inception and followed until age 24 years. Group-based trajectory models were used to identify trajectories and assess the impact of modifiable factors in 403 men and 432 women. RESULTS: Three SBP trajectories were identified in men [corresponding to low (43.2%), medium (45.2%), and high SBP (11.7%)] and women [corresponding to low (48.1%), medium (44.7%), and high SBP (7.2%)]. Similar results were observed for DBP in both sexes. BMI and smoking were associated with higher SBP and DBP values in most trajectory groups, whereas screen-time in both sexes and physical activity in women were associated with high SBP trajectories only. CONCLUSION: There is heterogeneity in the sex-specific natural course of SBP and DBP in youth and in the magnitude of the effect of modifiable factors on SBP and DBP across trajectories. Distinguishing trajectories allows identification of subgroups at risk of hypertension and cardiovascular disease later in life and in addition can inform the design of targeted interventions to attenuate high SBP and DBP trajectories over time and maintain normal trajectories.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».