Does Arterial Stiffness Predict Cardiovascular Disease in Older Adults With an Intellectual Disability?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Arterial stiffness has been associated with an increased risk of cardiovascular disease (CVD) in some patient populations. OBJECTIVES: The aims of this study were to investigate (1) whether there is an association between arterial stiffness, as measured by the Mobil-O-Graph, and risk for CVD in a population of individuals with intellectual disability and (2) whether arterial stiffness can predict the risk for CVD. METHODS: This cross-sectional study included 58 individuals who participated in wave 4 of the Intellectual Disability Supplement to the Irish Longitudinal Study on Aging (2019-2020). Statistical models were used to address the first aim, whereas machine learning models were used to improve the accuracy of risk predictions in the second aim. RESULTS: Sample characteristics were mean (SD) age of 60.69 (10.48) years, women (62.1%), mild/moderate level of intellectual disability (91.4%), living in community group homes (53.4%), overweight/obese (84.5%), high cholesterol (46.6%), alcohol consumption (48.3%), hypertension (25.9%), diabetes (17.24%), and smokers (3.4%). Mean (SD) pulse wave velocity (arterial stiffness measured by Mobil-O-Graph) was 8.776 (1.6) m/s. Cardiovascular disease risk categories, calculated using SCORE2, were low-to-moderate risk (44.8%), high risk (46.6%), and very high risk (8.6%). Using proportional odds logistic regression, significant associations were found between arterial stiffness, diabetes diagnosis, and CVD risk SCORE2 ( P < .001). We also found the Mobil-O-Graph can predict risk of CVD, with prediction accuracy of the proportional odds logistic regression model approximately 60.12% (SE, 3.2%). Machine learning models, k -nearest neighbor, and random forest improved model predictions over and above proportional odds logistic regression at 75.85% and 77.7%, respectively. CONCLUSIONS: Arterial stiffness, as measured by the noninvasive Mobil-O-Graph, can be used to predict risk of CVD in individuals with intellectual disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».