MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013676297 · doi:10.33140/tapi.06.01.10

Cardiovascular Risk Factors

2023· article· en· W3013676297 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueToxicology and Applied Pharmacology Insights · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KarachiUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineDyslipidemiaDiabetes mellitusBlood pressureInsulin resistanceStroke (engine)Internal medicineObesityAbdominal obesityCardiologyMetabolic syndromeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular illnesses (CVDs) stay a main cause of morbidity and mortality worldwide. Various danger factors contribute to the improvement and development of CVDs, encompassing each modifiable and non-modifiable element. This abstract pursues to spotlight the important thing cardiovascular chance factors and their impact on coronary heart fitness. Age and Gender: Advancing age and being male are non-modifiable risk factors associated with increased CVD threat. Guys are usually at a better chance than premenopausal women; but, this difference decreases put up-menopause. High blood pressure: extended blood strain is a sizeable modifiable chance issue for CVDs. control hypertension damages blood vessels, selling atherosclerosis and increasing the threat of heart assault, stroke, and coronary heart failure. Dyslipidemia: high degrees of LDL cholesterol and triglycerides, coupled with low stages of HDL cholesterol, make contributions to atherosclerosis and plaque formation, main to coronary artery disorder and other cardiovascular complications. Smoking: Cigarette smoking is a main modifiable risk element for CVDs. It damages blood vessels, accelerates atherosclerosis, and decreases oxygen delivery to tissues, heightening the risk of heart disease and stroke. Diabetes Mellitus: each type 1 and kind 2 diabetes drastically raises the danger of CVDs because of insulin resistance, inflammation, and metabolic abnormalities that adversely affect blood vessels and the heart. Obesity: - extra body weight, specifically abdominal adiposity, increases the likelihood of CVDs using contributing to insulin resistance, hypertension, dyslipidemia, and inflammation. Bodily state of being inactive: Sedentary lifestyle and shortage of regular bodily pastimes are connected to weight problems and numerous metabolic disturbances that sell CVD improvement. Circle of relatives records: A high-quality own family record of premature CVD increases an individual's chance, suggesting a capacity genetic predisposition to heart disease. Weight-reduction plan: - consuming a diet excessive in saturated and Tran’s fat, salt, and introduced sugars even as missing fruits, veggies, and whole grains can make contributions to the CVD threat. Strain and intellectual health: chronic pressure, depression, and anxiety can impact CVD risk via numerous mechanisms, consisting of unhealthy coping behaviors and hormonal imbalances. Alcohol consumption: whilst mild alcohol consumption may also have some cardiovascular blessings, immoderate ingesting can boost blood strain and make contributions to coronary heart muscle damage. Efforts to mitigate cardiovascular hazard factors should recognition on lifestyle adjustments, consisting of ordinary workouts, a heart-wholesome diet, smoking cessation, stress management, and blood pressure and cholesterol control. Early identification of chance factors and their effective control can play an important role in decreasing the burden of cardiovascular illnesses and improving typical coronary heart health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueToxicology and Applied Pharmacology InsightsMême sujetCardiovascular Health and Risk FactorsTravaux en français237 207