Sex differences in heart disease prevalence among individuals with spinal cord injury: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT/OBJECTIVE: The risk for cardiovascular disease is amplified following spinal cord injury, but whether risk differs between the sexes remains unknown. Here, we evaluated sex differences in the prevalence of heart disease among individuals with spinal cord injury, and compared sex differences with able-bodied individuals. DESIGN: The design was a cross-sectional study. Multivariable logistic regression analysis was conducted, using inverse probability weighting to account for the sampling method and to adjust for confounders. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Individuals who participated in the national Canadian Community Health Survey. INTERVENTIONS: Not applicable. OUTCOME MEASURES: Self-reported heart disease. RESULTS: Among 354 individuals with spinal cord injury, the weighted prevalence of self-reported heart disease was 22.9% in males and 8.7% in females, with an inverse-probability weighted odds ratio of 3.44 (95% CI 1.70-6.95) for males versus females. Among 60,605 able-bodied individuals, the prevalence of self-reported heart disease was 5.8% in males and 4.0% in females, with an inverse probability weighted odds ratio of 1.62 (95% CI 1.50-1.75) for males versus females. The effect of male sex on increasing heart disease prevalence was about two times higher among individuals with spinal cord injury than able-bodied individuals (relative difference in inverse probability weighted odds ratios = 2.12, 95% CI 1.08-4.51). CONCLUSION: Males with spinal cord injury exhibit a significantly higher prevalence of heart disease, compared with females with spinal cord injury. Moreover, relative to able-bodied individuals, spinal cord injury amplifies sex-related differences in heart disease. Overall, this work will inform targeted cardiovascular prevention strategies, and may also inform a better understanding of cardiovascular disease progression in both able-bodied and individuals with spinal cord injury.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».