Clusters of lifestyle behaviors associated with atherosclerosis risk factors in children and adolescents with congenital heart disease: Floripa CHild Study
Notice bibliographique
Résumé
Secondary cardiovascular disease is the main cause of mortality in congenital heart disease (CHD) patients. The cardiovascular risk could be widely prevented with adherence to a healthy lifestyle; however, clusters of lifestyle behaviors related to atherosclerosis risk factors in children and adolescents with CHD remain unclear. We aimed to describe the clusters of lifestyle behaviors of children and adolescents with CHD and to evaluate their association with atherosclerosis risk factors. We conducted a cross-sectional study on 227 children and adolescents with CHD (median age:10.02 [IQR:7.08-13.02] years). Dietary intake, physical activity (PA), and sedentary behavior (SB) were evaluated. Clusters of lifestyle behaviors were determined using a two-step cluster analysis. Atherosclerosis risk factors evaluated include body fat mass, central obesity, blood pressure, lipid parameters, glucose, C-reactive protein, and carotid intima-media thickness (cIMT). Multiple logistic regressions were used. The "unhealthy: high SB + low PA" cluster was associated with elevated body fat mass, central obesity, and elevated cIMT. Furthermore, the "unhealthy: low PA + unhealthy eating habits" cluster was associated with elevated body fat mass, central obesity, and elevated glucose. The unhealthier lifestyle behavior clusters were associated with atherosclerosis risk factors in children and adolescents with CHD. Multidisciplinary strategies to promote healthy behaviors are needed to prevent cardiovascular disease in later life.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».