Abstract 19227: Weight History Influences the Likelihood of Subclinical Myocardial Injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obesity is associated with myocardial injury as reflected by levels of high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT), and the combination of obesity and elevated hs-cTnT is linked to markedly increased heart failure risk. The association of weight history with myocardial injury is unknown. Hypothesis: We hypothesized that prior obesity increases the likelihood of myocardial injury among individuals without clinical cardiovascular disease (CVD). Methods: We evaluated 9,472 participants (mean age 63 years) at ARIC Visit 4 (1996-99) with BMI ≥ 18.5 kg/m2 and without prior CVD. BMI (kg/m2) at Visit 4 and BMI calculated from self-reported weight at age 25 were categorized as normal weight (18.5-24.9), overweight (25-29.9) and obese (≥30). We then cross-tabulated BMI categories at Visit 4 and at age 25. A cumulative weight measure of “BMI years” was also calculated by taking the average of the BMI values at ARIC visits 1-4 and at age 25 (with BMI centered at 25 kg/m2) and multiplying the average by the number of years from age 25 to visit 4. The primary outcome was elevated hs-cTnT (≥14 ng/L) at Visit 4. Logistic regression was used to estimate the associations of cross-categories of BMI at the two time points and of BMI years with elevated hs-cTnT. Results: Within each Visit 4 BMI category, a higher BMI category at age 25 was associated with increased odds of elevated hs-cTnT, with the highest odds seen among those with obesity at both time points (OR 4.97 [95% CI: 3.39-7.29]) compared to those with normal weight at both time points. BMI years ranged from -307 to 1,205 ((kg/m2) x years). A graded positive association was seen between BMI years and myocardial injury (Figure), with each 100 higher BMI years linked to a 27% higher likelihood of elevated hs-cTnT. Conclusions: Prior obesity and greater cumulative weight from young adulthood increase the likelihood of subclinical myocardial injury, underscoring the importance of long-term weight control for reducing CVD risk.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».