Geographic Variations in Cardiometabolic Risk Factors in Luxembourg
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) and associated behavioural and metabolic risk factors constitute a major public health concern at a global level. Many reports worldwide have documented different risk profiles for populations with demographic variations. The objective of this study was to examine geographic variations in the top leading cardio metabolic and behavioural risk factors in Luxembourg, in order to provide an overall picture of CVD burden across the country. The analysis conducted was based on data from the nationwide ORISCAV-LUX survey, including 1432 subjects, aged 18-69 years. A self-reported questionnaire, physical examination and blood sampling were performed. Age and sex-adjusted risk profile maps were generated using multivariate Bayesian geo-additive regression models, based on Markov Chain Monte Carlo techniques and were used to evaluate the significance of the spatial effects on the distribution of a range of cardio metabolic risk factors, namely smoking, high body mass index (BMI), high blood pressure, high fasting plasma glucose, alcohol use, high total cholesterol, low glomerular filtration rate, and physical inactivity. Higher prevalence of smoking was observed in the northern regions, higher overweight/obesity and abdominal obesity clustered in the central belt, whereas hypertension was spotted particularly in the southern part of the country. Maps revealed that subjects residing in Luxembourg canton were significantly less likely to be hypertensive or overweight/obese, whereas they were less likely to practice physical activity of ≥8000 Metabolic Equivalent of Task (MET)-min/week. These patterns were also observed at the municipality level in Luxembourg. Statistically, there were non-significant spatial patterns regarding smoking, diabetes, total serum cholesterol and low glomerular filtration rate risk distribution. This comprehensive risk profile mapping showed remarkable geographic variations in cardio metabolic and behavioural risk factors. Considering the prominent burden of CVD this research provides opportunities for tailored interventions and may help to better fight against this escalating public health problem.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».