Abstract 15192: Neighborhood Social Vulnerability Predicts Cardiovascular Disease Outcomes Through Pro-Inflammatory Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emerging evidence suggests that neighborhood adverse characteristics are linked to nationwide disparities in cardiovascular disease (CVD) incidence and mortality. However, it is unclear if this association is linked to disease progression and outcomes in people with established CVD. Hypothesis: We hypothesized that in patients with CVD, neighborhood social adversity, measured as social vulnerability index (SVI) predicts incident cardiovascular events at least partly through pro-inflammatory. Methods: A total of 4150 participants enrolled in the Emory Cardiovascular Biobank, residential addresses were geocoded according to the census tract and SVI was determined using the Center for Disease Control data. Serum hs-C-reactive protein (hsCRP) levels were measured during enrollment and participants were followed up for incident myocardial infarction (MI) and cardiovascular death. Subdistribution hazard models were used to investigate the association between SVI and the study endpoint. A mediation analysis was performed to evaluate whether hsCRP levels underly this association. Results: Mean age was 63 years, 24% Black, and 64% were women. During a median 5 year follow-up, there were 904 (22%) adverse events. SVI and hsCRP were correlated (r=0.12, P<0.001). After adjustment for age, race, sex,hypertension, diabetes mellitus, body mass index, prior MI, prior heart failure, renal function, smoking, statin and aspirin use, participants in the highest SVI quartile (most socially vulnerable), had a 31% (95%CI, 4%,64%) higher risk of CV death/MI compared to those in the lowest quartile. The risk was attenuated and became insignificant after adjusting for the hsCRP 23% (CI -3%, 54%). Serum hsCRP levels mediated 61% of the association between SVI and adverse events. Conclusions: Neighborhood social vulnerability is an independent risk factor for adverse outcomes in CVD, that is at least in part mediated through increased systemic inflammation. Neighborhood social vulnerability may explain some of the residual risk observed in patients with CVD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».