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Enregistrement W3160520419 · doi:10.1161/circ.143.suppl_1.034

Abstract 034: A Healthy Lifestyle Score Including Sleep Duration And Risk Of Cardiovascular Disease

2021· article· en· W3160520419 sur OpenAlexaff
Marta Guasch‐Ferré, Yanping Li, Shilpa N Bhupathiraju, Tianyi Huang, Jean‐Philippe Drouin‐Chartier, JoAnn E. Manson, Qi Sun, Eric B. Rimm, Kathryn M. Rexrode, Walter C. Willett, Meir J. Stampfer, F. B. Hu

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioStroke (engine)Confidence intervalProportional hazards modelRisk factorInternal medicineProspective cohort studyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The aim of this study was to evaluate the relationship between a lifestyle score including sleep duration and CVD risk, and to estimate whether adding sleep duration into a traditional lifestyle score improved CVD risk prediction. Methods: A prospective analysis was conducted among 67250 women in the Nurses’ Health Study and 29279 men in the Health Professionals Follow-up Study who were followed from 1986 to 2016. The traditional lifestyle score was defined as not smoking, normal BMI(18.5-24.9 kg/m 2 ), ≥30 min/d of moderate physical activity, higher diet quality (top 40% of AHEI), moderate alcohol intake (women:5-15g/day; men:5-30g/day). Low-risk sleep duration, defined as sleeping ≥6 to <8 hours/day, was included as an additional component. Cox proportion hazards regression models were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) of CVD, CHD, and stroke. We used the likelihood ratio test and C-statistics to compare the predictive value of the two scores. Results: A total of 11826 incident CVD cases were documented. In multivariable-adjusted models, each low-risk factor was independently and significantly associated with lower risk of CVD, CHD, and stroke. The multivariable-adjusted HRs (95% CIs) comparing six with zero low-risk factors in the healthy lifestyle score were 0.17(0.12, 0.23) for CVD, 0.15(0.10, 0.22) for CHD, and 0.19(0.12, 0.33) for stroke. Approximately 67% of CVD and CHD cases, and 62% stroke cases were attributable to poor adherence to a healthy lifestyle. P- value for likelihood ratio test comparing nested models including the traditional lifestyle score vs traditional lifestyle score plus sleep duration was <0.001. Adding sleep duration to the traditional score prediction model increased the C-statistics from 0.63 (95% CI: 0.62, 0.63) to 0.64 (95% CI: 0.63, 0.65)( P <0.001). Conclusions: Incorporating sleep duration into traditional lifestyle scores improves prediction of CVD risk and warrants consideration for inclusion in lifestyle recommendations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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