Age dependent associations of risk factors with heart failure: pooled population based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess age differences in risk factors for incident heart failure in the general population. Design Pooled population based cohort study. Setting Framingham Heart Study, Prevention of Renal and Vascular End-stage Disease Study, and Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Participants 24 675 participants without a history of heart failure stratified by age into young (<55 years; n=11 599), middle aged (55-64 years; n=5587), old (65-74 years; n=5190), and elderly (≥75 years; n=2299) individuals. Main outcome measure Incident heart failure. Results Over a median follow-up of 12.7 years, 138/11 599 (1%), 293/5587 (5%), 538/5190 (10%), and 412/2299 (18%) of young, middle aged, old, and elderly participants, respectively, developed heart failure. In young participants, 32% (n=44) of heart failure cases were classified as heart failure with preserved ejection fraction compared with 43% (n=179) in elderly participants. Risk factors including hypertension, diabetes, current smoking history, and previous myocardial infarction conferred greater relative risk in younger compared with older participants (P for interaction <0.05 for all). For example, hypertension was associated with a threefold increase in risk of future heart failure in young participants (hazard ratio 3.02, 95% confidence interval 2.10 to 4.34; P<0.001) compared with a 1.4-fold risk in elderly participants (1.43, 1.13 to 1.81; P=0.003). The absolute risk for developing heart failure was lower in younger than in older participants with and without risk factors. Importantly, known risk factors explained a greater proportion of overall population attributable risk for heart failure in young participants (75% v 53% in elderly participants), with better model performance (C index 0.79 v 0.64). Similarly, the population attributable risks of obesity (21% v 13%), hypertension (35% v 23%), diabetes (14% v 7%), and current smoking (32% v 1%) were higher in young compared with elderly participants. Conclusions Despite a lower incidence and absolute risk of heart failure among younger compared with older people, the stronger association and greater attributable risk of modifiable risk factors among young participants highlight the importance of preventive efforts across the adult life course.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».