Cardiorespiratory Fitness Impact on All-Cause Mortality in Prediabetic Veterans
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objective of this study was to evaluate the role of cardiorespiratory fitness (CRF) on all-cause mortality in prediabetic veterans. Methods: In this prospective cohort study, CRF was calculated from metabolic equivalents (METs) obtained from routine exercise tolerance testing in a cohort of 1,118 prediabetic veterans. Four fitness categories were established: low-fit (< 5.8 METs; lower 25th percentile), mild-fit (5.8 - 7 METs), moderate-fit (7.1 - 8.5 METs) and high-fit (> 8.5 METs; > 75th percentile). Date of death was verified from the Veterans Affairs Beneficiary Identification and Record Locator System File. Results: The mean follow-up period was 7.7 years (8,610 person-years) and there were a total of 251 deaths, averaging 29.1 events per 1,000 person-years. An inverse and graded association between CRF and mortality risk was observed (P = 0.002). For every 1-MET increase in CRF, the adjusted mortality was lowered by 13% (hazard ratios (HR) = 0.87; CI: 0.81 - 0.94, P < 0.001). The mild-, moderate- and high-Fit subjects had mortality reductions of 32% (HR = 0.68; CI: 0.50 - 0.94, P = 0.02), 40% (HR = 0.60; CI: 0.41 - 0.87, P = 0.007) and 54% (HR = 0.46; CI: 0.30 - 0.70, P < 0.001) respectively. Conclusions: A strong inverse and graded association between CRF and mortality risk was observed in these prediabetic veterans. Mortality risk was 13% lower for every 1-MET increase in CRF and approximately 50% lower in high-fit individuals (exercise capacity > 8.5 METs) compared to least-fit individuals. With increasing incidence of prediabetes as well as diminished response to preventative lifestyle modifications, enhanced CRF should be advocated in prediabetic individuals. J Endocrinol Metab. 2015;5(3):215-219 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jem284w
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».