Abstract 16147: Sex, Gender Factors and Cardiovascular Health in Canadian and Austrian Populations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Little evidence exists differentiating the effect of biological sex from gender-related (i.e. psycho-socio-cultural) characteristics in cardiovascular outcomes. Hypothesis: Here, we explored the association between sex, gender, and cardiovascular health (CVH) among Canadians (CAN) and Austrians (AT). Methods: Data from the Canadian Community Health Survey (CCHS) (n=63,522, 55% Females) and Austrian Health Interview Survey (AT-HIS) (n=15,771, 56% Females), were analyzed. The CANHEART index, a measure of ideal CVH composed of 6 cardiometabolic risk factors ranging from 0 (worst) to 6 (ideal), was calculated in the CCHS as well as AT-HIS databases (ATHEART). A country-specific gender score was computed using principal component analysis-derived propensity score methods. The final gender scores (Range=0-1, higher score identifying characteristics traditionally ascribed to women) included: i) household size, perceived life stress, education, sense of belonging to community, marital status, and income (CAN); ii) household size, frequency of negative emotions, education, marital status and income (AT). Results: Median CANHEART and CAN gender scores were 4 [3-5] and 0.53 [0.49-0.60] while median ATHEART and AT gender scores were 4 [3-5] and 0.55 [0.46-0.64]. Although higher gender scores (CCHS: β=-1.33, 95%CI (-1.44,-1.22); AT-HIS: β=-1.11, 95%CI (-1.30,-0.91)) were associated with worse CVH, female sex (CCHS: β=0.35, 95% CI (0.33,0.37); AT-HIS: β=0.59, 95%CI (0.55,0.64)) was associated with better CVH in both populations. Additionally, higher gender scores were associated with a higher risk of heart disease, compared to female sex. The magnitude of this risk was higher in AT population (Table1). Conclusions: Individuals with characteristics typically ascribed to women reported poorer CVH and exhibited higher risk of heart disease independent of biological sex. Gender factors must be targeted for improving cardiovascular health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».