Association Between Change in Nonexercise Estimated Cardiorespiratory Fitness and Mortality in Men
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo examine the association between change in nonexercise estimated cardiorespiratory fitness (eCRF) and mortality risk in adult men.Patients and MethodsA total of 10,445 men (mean age, 44.6±9.3 years) from the Aerobics Center Longitudinal Study underwent 2 comprehensive medical examinations and peak work rate tests between January 1, 1979, and December 31, 2002, with an average time between measures of 5.7±4.9 years. Participants were observed for 11.6±6.4 years after their second examination until death or December 31, 2003. The eCRF was calculated with the Jackson et al (2012) and Nes et al (2011) published nonexercise estimation equations. Cox proportional hazards models were performed to examine the association between change in eCRF and all-cause and cardiovascular disease (CVD) mortality.ResultsThere were 601 deaths (192 CVD deaths) during the follow-up period. For both eCRF equations, a higher eCRF at baseline was associated with significant reductions in mortality risk from all causes and CVD (P<.001). Change in eCRF by the Jackson equation remained significantly associated with all-cause mortality (P<.001) and CVD mortality (P=.02) after multivariable adjustment. Every 1 metabolic equivalent (3.5 mL·kg−1·min−1) increase in eCRF was associated with a 21% and 22% reduction in mortality risk from all causes or CVD, respectively. No significant associations were observed between change in eCRF by the Nes equation and all-cause (P=.69) or CVD (P=.85) mortality risk after multivariable adjustment.ConclusionThe association between change in nonexercise eCRF and mortality risk may be equation dependent.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».