Study of the prevalence of Frank’s sign in a general population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frank’s sign is a diagonal crease in the earlobe that extends from the tragus to the inferior-posterior auricle’s edge. Described as a predictor of cardiovascular diseases (CVDs), it was considered an independent cardiovascular risk factor (CRF) and associated with cerebrovascular events and cognitive impairment (CI). Objectives: To assess the prevalence of Frank’s sign in a general population aged 60 years or older regardless of the presence of CRFs and to relate the presence of this sign with epidemiological and clinical aspects. Design and setting: This is an analytical, observational and cross- sectional study accomplished in ABC Region and in Itapecerica da Serra (Greater São Paulo). Methods: 500 individuals aged 60 years or older randomly recruited had their ears photographed, responded to either Mini Mental State Examination or Montreal Cognitive Assessment depending on education achievement. Results: 57% were women; 57% were white, 39% black and 4% asian; 64% had the sign; Frank’s sign was associated with dyslipidemia and almost with hypertension, but not with cardiovascular events or CI. Conclusions: 1. Frank’s sign was more prevalent in older people and in the white population and, for the first time, in women. 2. There is a pattern in the sign prevalence in Greater São Paulo, which differs from the international one. 3. Frank’s sign may be more sensitive to CVDs in hospitalized patients than in the general population and it can be a bias in literature. 4. Prospective studies could assure whether this sign is a marker for CVDs in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».