Smoking and Diabetes: Sex and Gender Aspects and Their Effect on Vascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Smoking and diabetes mellitus (DM) have been identified as 2 major cardiovascular risk factors for many years. In the field of cardiovascular diseases, considering sex differences, or gender differences, or both has become an essential element in moving toward equitable and quality health care. We reviewed the effect of sex or gender on the link between smoking and DM. The risk of type 2 DM due to smoking has been established in both sexes at the same level. As is the case in the general population, the prevalence of smoking in those with DM is higher in men than in women, although the decrease in smoking observed in recent years is more pronounced in men than in women. Regarding chronic DM complications, smoking is an independent risk factor for all-cause mortality, as well as macrovascular and microvascular complications, in both sexes. Nevertheless, in type 2 DM, the burden of smoking appears to be greater in women than in men for coronary heart disease morbidity, with women having a 50% greater risk of fatal coronary event. Women are more dependent to nicotine, cumulate psychosocial barriers to quitting smoking, and are more likely to gain weight, which might make it more difficult for them to quit smoking. Smoking cessation advice and treatments should take into account gender differences to improve the success and long-term maintenance of abstinence in people with and without DM. This might include interventions that address emotions and stress in women or designed to reach specific populations of men.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».