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Enregistrement W4377819052 · doi:10.1016/j.ebiom.2023.104619

Global distributions of age- and sex-related arterial stiffness: systematic review and meta-analysis of 167 studies with 509,743 participants

2023· review· en· W4377819052 sur OpenAlexaboutno aff
Yao Lu, Sophia J. Kiechl, Jie Wang, Qingbo Xu, Stefan Kiechl, Raimund Pechlaner, David Aguilar, Khamis Al-Hashmi, Rafael de Oliveira Alvim, Ibrahim Al‐Zakwani, Christina Antza, Arrigo F.G. Cicero, Maja Avramovska, Petar Avramovski, Hyun Jae Baek, Magnus Bäck, Kent R. Bailey, Marcelo Perim Baldo, Rosângela Fernandes Lucena Batista, Athanasios Benetos, Emelia J. Benjamin, Daniel Bia, Claudio Borghi, Shani Botha‐Le Roux, Yolandi Breet, David Burgner, Viviane Cunha Cardoso, Marina Cecelja, Indrė Čeponienė, Chen‐Huan Chen, Michael Cheung, Hao‐Min Cheng, Jaegeol Cho, Phil Chowienczyk, Eduardo Barbosa Coelho, Orsolya Cseprekál, Amilcar BT Da Silva, Frédéric Dallaire, Roberto de Sá Cunha, Alejandro Díaz, Albano Vicente Lopes Ferreira, Jean Ferrières, Yoshihiko Furuta, Manuel A. Gómez‐Marcos, Leticia Gómez‐Sánchez, Julian Halcox, Craig L. Hanis, Karl‐Heinz Herzig, Edgar Jaeggi, Maryam Kavousi, Ursula Kiechl‐Kohlendorfer, Hack‐Lyoung Kim, Mi Kyung Kim, Yu‐Mi Kim, Éva Kis, Michael Knoflach, Vasilios Kotsis, Teruhide Koyama, M. Kozàkovà, Ruan Kruger, Iftikhar J. Kullo, Sun‐Seog Kweon, Ιrene Lambrinoudaki, Chang Liu, Markus Loeffler, Jeongok G. Logan, Jane Maddock, Pedro Magalhães, João Maldonado, Francesco Mattace‐Raso, Alex Messner, Michelle L. Meyer, Jie Mi, José Geraldo Mill, Gary F. Mitchell, Jianjun Mu, Iram Faqir Muhammad, Johannes Nairz, Atsushi Nakagomi, Mieko Nakamura, Peter M. Nilson, Toshiharu Ninomiya, Carlo Palombo, Alexandre C. Pereira, Telmo Pereira, Daniel Pires Capingana, Anna K. Poon, Nicole Probst‐Hensch, Arshed A. Quyyumi, György Reusz, Moo‐Yong Rhee, Cecília Cláudia Costa Ribeiro, Ernst Rietzschel, Paulo Ricardo Higassiaraguti Rocha, Enrique Rodilla, Marta Rojek, Jean‐Bernard Ruidavets, Joost H.W. Rutten, Yasuaki Saijo, Paolo Salvi, Arno Schmidt‐Trucksäss, Markus Scholz, Min‐Ho Shin, Patrick Segers, Kimon Stamatelopoulos, И. Д. Стражеско, Minoru Sugiura, Hirofumi Tomiyama, Elaine M. Urbina, Inge van den Munckhof, Ramachandran S. Vasan, Melissa Wake, S. Goya Wannamethee, Andrew Wong, Akira Yamashina, Yinkun Yan, Divanei Zaniqueli, Fang Zhu, Yanina Zócalo

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilScience and Technology Program of Hunan ProvinceNational Heart, Lung, and Blood InstituteState Government of VictoriaFinancial Markets Foundation for ChildrenSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversity of MelbourneDepartment of Social Services, Australian GovernmentNational Heart Foundation of AustraliaMurdoch Children's Research InstituteÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftRoyal Children's Hospital FoundationNational Science FoundationChildren's Hospital FoundationDementias Platform UKNational Natural Science Foundation of ChinaMedical Research CouncilChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute
Mots-clésPulse wave velocityArterial stiffnessMedicineConfidence intervalInternal medicineDemographyCardiologyMeta-analysisBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arterial stiffening is central to the vascular ageing process and a powerful predictor and cause of diverse vascular pathologies and mortality. We investigated age and sex trajectories, regional differences, and global reference values of arterial stiffness as assessed by pulse wave velocity (PWV). METHODS: Measurements of brachial-ankle or carotid-femoral PWV (baPWV or cfPWV) in generally healthy participants published in three electronic databases between database inception and August 24th, 2020 were included, either as individual participant-level or summary data received from collaborators (n = 248,196) or by extraction from published reports (n = 274,629). Quality was appraised using the Joanna Briggs Instrument. Variation in PWV was estimated using mixed-effects meta-regression and Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape. FINDINGS: The search yielded 8920 studies, and 167 studies with 509,743 participants from 34 countries were included. PWV depended on age, sex, and country. Global age-standardised means were 12.5 m/s (95% confidence interval: 12.1-12.8 m/s) for baPWV and 7.45 m/s (95% CI: 7.11-7.79 m/s) for cfPWV. Males had higher global levels than females of 0.77 m/s for baPWV (95% CI: 0.75-0.78 m/s) and 0.35 m/s for cfPWV (95% CI: 0.33-0.37 m/s), but sex differences in baPWV diminished with advancing age. Compared to Europe, baPWV was substantially higher in the Asian region (+1.83 m/s, P = 0.0014), whereas cfPWV was higher in the African region (+0.41 m/s, P < 0.0001) and differed more by country (highest in Poland, Russia, Iceland, France, and China; lowest in Spain, Belgium, Canada, Finland, and Argentina). High vs. other country income was associated with lower baPWV (-0.55 m/s, P = 0.048) and cfPWV (-0.41 m/s, P < 0.0001). INTERPRETATION: China and other Asian countries featured high PWV, which by known associations with central blood pressure and pulse pressure may partly explain higher Asian risk for intracerebral haemorrhage and small vessel stroke. Reference values provided may facilitate use of PWV as a marker of vascular ageing, for prediction of vascular risk and death, and for designing future therapeutic interventions. FUNDING: This study was supported by the excellence initiative VASCage funded by the Austrian Research Promotion Agency, by the National Science Foundation of China, and the Science and Technology Planning Project of Hunan Province. Detailed funding information is provided as part of the Acknowledgments after the main text.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,025
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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