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Enregistrement W4386144264 · doi:10.2196/45564

Temporal Trends in Cardiovascular Health Status Among Chinese School-Aged Children From 1989 to 2018: Multiwave Cross-Sectional Analysis

2023· article· en· W4386144264 sur OpenAlexvenueno aff
Xijie Wang, Bin Dong, Feifei Huang, Ji Zhang, Rongxin He, Shufa Du, Jiguo Zhang, Jun Ma, Huijun Wang, Bing Zhang, Wannian Liang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteFogarty International CenterCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillNational Institute on AgingNational Institutes of HealthTsinghua University
Mots-clésCross-sectional studyEnvironmental healthMedicinePublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the release of updated metrics for Life's Essential 8 (LE8), key indicators for assessing cardiovascular health (CVH) status, there is currently no report on their distribution among Chinese children. OBJECTIVE: This study aimed to assess the nationwide distribution of CVH in Chinese school-aged children using LE8 scores and analyze temporal changes in these scores over time. METHODS: Participants aged 7 to 19 years from 11 waves (between 1989 and 2018) of the China Health and Nutrition Survey were included in this study. LE8 components were grouped into 2 domains of health behaviors (diet, physical activity, nicotine exposure, sleep) and health factors (BMI, blood lipids, blood glucose, blood pressure). Scores of overall CVH and each LE8 metric were calculated individually. Temporal changes were assessed with joint point regression models by rural and urban living residence. The causal relationships between health behaviors and health factors that changed the most over time were built with cross-lagged panel models. RESULTS: A total of 21,921 participants, 52.6% (n=11,537) of whom were male, who had data for at least 4 CVH components were included in the analysis. The mean age was 13 (SD 3.6) years. The overall CVH score remained stable in most regions, with the lowest found in Shandong from East China, which had a mean between 67 (SD 10.9) and 67.2 (SD 12.4). In contrast, the highest score was found in Guizhou from Southwest China, with a mean between 71.4 (SD 10.8) and 74.3 (SD 10.3). In rural areas, the diet score decreased significantly from 1997 onward with a speed of 0.18 (95% CI: 0.15-0.21; P<.001) per year, and the BMI score decreased significantly from 2005 onward with a speed of 0.56 (95% CI 0.44-0.68; P<.001) per year. In urban areas, the diet score decreased from 1994 onward with a speed of 0.03 (95% CI: 0.001-0.07; P=.04) per year, and the BMI score decreased from 2002 onward with a speed of 0.63 (95% CI 0.47-0.79; P<.001) per year. The sleep score dropped constantly in both urban and rural areas, with a speed of 0.69 (95% CI 0.58-0.80; P<.001) and 0.69 (95% CI: 0.52-0.86; P<.001) per year, respectively. A decline in the diet score led to a decline in the BMI score with a coefficient of 0.190 (95% CI 0.030-0.351; P=.02), while a decline in the BMI score led to a decline in sleep health with a coefficient of 0.089 (95% CI 0.010-0.168; P=.03). CONCLUSIONS: Chinese school-aged children and adolescents were generally of moderate CVH status, but mutual influences existed between CVH metrics. Dietary interventions should be prioritized for promoting overall CVH in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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