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Enregistrement W2619948747 · doi:10.1249/01.mss.0000517128.36542.68

The Body Mass Index And Its Relationship With Cardiovascular Risk in Québec Firefighters

2017· article· en· W2619948747 sur OpenAlexaffabout
Philippe Gendron, François Trudeau, Claude Lajoie, Louis Laurencelle

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexOverweightObesityDyslipidemiaDemographyCohortInternal medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Firefighting tasks in emergency conditions impose high physiological and psychological demands, which can be particularly deleterious to the health and safety of firefighters. According to the National Fire Protection Association, 51 % of the deaths that occurred among U.S. firefighters in 2015 while on duty were sudden cardiac deaths. Therefore it is essential for firefighters to maintain a healthy body weight throughout their career in order to reduce the risk of on-duty death. Body mass index (BMI) is very likely associated to a higher cardiovascular disease (CVD) risk in firefighters. Misclassifying mesomorphic firefighters as obese by using BMI occurred infrequently in a U.S. firefighters’ cohort (Poston et al. 2011, J Occup Env Med, 53(3), 266-273). PURPOSE: To document CVD risk among Québec firefighters according to their BMI. METHODS: Seven hundred and seventy nine (779) male firefighters (age: 41.6 ± 10.4 years; BMI: 28.0 ± 3.6 kg/m2) answered an online questionnaire evaluating the presence of CVD risk factors and symptoms. All data collected were self-reported. Three groups were formed based on the BMI; Group 1 (G1): 18.5 kg/m2 ≤ BMI < 25 kg/m2, Group 2 (G2): 25 kg/m2 ≤ BMI < 30 kg/m2, Group 3 (G3): BMI ≥ 30 kg/m2. RESULTS: Prevalence of overweight (25 kg/m2 ≤ BMI < 30 kg/m2) and obesity (BMI ≥ 30 kg/m2) is 59.9% and 23.6% respectively. The number of modifiable risk factors (diabetes, hypertension, physical inactivity, smoking and dyslipidemia) is higher among firefighters with higher BMI before adjusting for age (G1: 0.70 ± 0.71, G2: 0.94 ± 0.78, G3: 1.32 ± 1.00, P≤0.001) and after (G1: 0.77 ± 0.70, G2: 0.94 ± 0.75, G3: 1.23 ± 0.93, P≤0.001). The BMI of participants who didn’t have any cardiovascular symptom (n=463) was lower than that of participants who did report at least one cardiovascular symptom (n=285) before adjusting for age (27.35 ± 2.94 vs 28.44 ± 3.97, P ≤ 0.001) and after (27.37 ± 2.85 vs 28.44 ± 3.83, P ≤ 0.001). CONCLUSION: These results show the important prevalence of overweight and obesity among Québec firefighters based on BMI. They also show the relationship between BMI and CVD risk factors and symptoms. These relationships suggest that the BMI is an important indicator of CVD in Québec firefighters. P. Gendron was supported by a doctoral research scholarship from Fonds de recherche du Québec en santé.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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