Emerging evidence for accelerated ageing and cardiovascular disease in individuals with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine longitudinal changes in traditional and non-traditional risk factors for cardiovascular disease in individuals with cerebral palsy and to investigate relationships between age, Gross Motor Function Classification System (GMFCS) and risk of cardiovascular disease. METHODS: Individuals with cerebral palsy (n = 28 of 53 eligible participants; GMFCS levels I-V; follow-up mean age 35.1 years (standard deviation (SD) 14.4) participated in a longitudinal cohort study with 4.0 years (SD 1.2) follow-up. Traditional risk factors included waist circumference and systolic blood pressure. Non-traditional risk factors included carotid artery intima media thickness and distensibility, carotid-femoral pulse wave velocity, and flow-mediated dilation. RESULTS: Absolute (0.31 mm (SD 0.13) vs 0.22 mm (SD 0.08) , p = 0.045, 95% confidence interval (95% CI) 0.040, 0.151) and relative flow-mediated dilation (9.9 % (SD 4.7) vs 7.5 % (SD 2.6), p = 0.049, 95% CI 0.464, 4.42) decreased, while carotid artery intima media thickness (0.52 mm (SD 0.17) vs 0.67 mm (SD 0.33), p = 0.041, 95% CI -0.242, -0.074) increased from baseline to follow-up. No other risk factor changed significantly. Age at baseline was a significant independent predictor of carotid artery intima media thickness change (R-squared = 0.261, p = 0.031). CONCLUSION: Individuals with cerebral palsy experience significant changes in non-traditional risk factors for cardiovascular disease over 4 years, in the face of no changes in traditional risk factors. Compared with findings in the literature from the general population, these risk factors progress at a faster rate and at a younger age in individuals with cerebral palsy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».