The impact of cardiovascular health and frailty on mortality for males and females across the life course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of frailty and poor cardiovascular health on mortality for males and females is not fully elucidated. We investigated whether the combined burden of frailty and poor cardiovascular health is associated with all-cause and cardiovascular disease (CVD) mortality by sex and age. METHODS: We analyzed data of 35,207 non-institutionalized US residents aged 20-85 years old (mean age [standard deviation]: 46.6 [16.7 years], 51.4% female, 70.8% White, 10.3% Black, 13.2% Hispanic) from the National Health and Nutrition Examination Survey (1999-2015). Cardiovascular health was measured with the American Heart Association's Life's Simple 7 score (LS7). A 33-item frailty index (FI) was constructed to exclude cardiovascular health deficits. We grouped the FI into 0.1 increments (non-frail: FI < 0.10, very mildly frail: 0.1 ≤ FI < 0.20, mildly frail: 0.20 ≤ FI < 0.30, and moderately/severely frail: FI ≥ 0.30) and LS7 into tertiles (T1[poor] = 0-7, T2[intermediate] = 8-9, T3[ideal] = 10-14). All-cause and CVD mortality data were analyzed up to 16 years. All regression models were stratified by sex. RESULTS: The average FI was 0.09 (SD 0.10); 29.6% were at least very mildly frail, and the average LS7 was 7.9 (2.3). Mortality from all-causes and CVD were 8.5% (4228/35,207) and 6.1% (2917/35,207), respectively. The median length of follow-up was 8.1 years. The combined burden of frailty and poor cardiovascular health on mortality risk varied according to age in males (FI*age interaction p = 0.01; LS7*age interaction p < 0.001) but not in females. In females, poor FI and LS7 combined to predict all-cause and CVD mortality in a dose-response manner. All-cause and CVD mortality risk was greater for older males (60 and 70 years old) who were at least mildly frail and had intermediate cardiovascular health or worse (hazard ratio [lower/higher confidence interval ranges] range: all-cause mortality = 2.02-5.30 [1.20-4.04, 3.15-6.94]; CVD-related mortality = 2.22-7.16 [1.03-4.46, 4.49-11.50]) but not for younger males (30, 40, and 50 years old). CONCLUSIONS: The combined burden of frailty and LS7 on mortality is similar across all ages in females. In males, this burden is greater among older people. Adding frailty to assessments of overall cardiovascular health may identify more individuals at risk for mortality and better inform decisions to implement preventative or treatment approaches.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».