Cardiovascular risk among smokers seeking cessation treatmentcompared to smokers who do not: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To compare the cardiovascular (CV) risk profile in smokers who decided to quit in smoking cessation center (Center) and smokers of general population. Methods: We retrospectively compared the prevalence of CV risk factors and theCV risk level in a study group of Center smokers (1,349; 52.2% men) and a control group ofthe national post-MONICA study smokers (1,122; 54.5% men). Results: Compared to controls, the study group smokers were more likely automatically at high CV risk (12.5%, resp. 8.9%, p=0.004), including CVD (7%, resp. 4.1%, p=0.002). The prevalence of type 2 diabetes, hypertension and dyslipidemia was similar in both groups. The prevalence of obesity was significantly lower in the study group. Smokers aged over 55 with a SCORE >/= 5% were significantly less represented in the study group compared to controls. Conclusions: Compared to controls, more smokers automatically at high CV risk sought treatment for tobacco dependence. We did not find higher prevalence of CV risk factors, or a higher proportion of high CV risk elderly smokers among the study group patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».