Comparison of Seven Healthy Lifestyle Scores Cardiometabolic Health: Age, Sex, and Lifestyle Interactions in the NutrIMDEA Web-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global health status concerns both the assessment of wellbeing as well as the associated individualized determinants including quality of life and lifestyle factors. This study aimed to evaluate seven cardiometabolic health related scores and the influence, as well as interactions of lifestyle, heart-related and health-related quality of life (HRQoL) factors in order to inform the future implementation of precision public health (PPH). METHODS: Data collected from 17,333 participants who were enrolled of the NutrIMDEA study. The data collection period was between May 2020 and November 2020 through an online survey. The baseline questionnaire collected information on socio-demographic data, cardiometabolic history, anthropometric variables and lifestyle aspects. Also, physical and mental component scores of SF12 Health Survey (PCS12/MCS12) were assessed as HRQoL features, which were applied to estimated seven scores (LS7, HLS, 20-years DRS %, FBS, CLI, WAI derived, LWB-I). RESULTS: Most indices (except FBS, CLI, 20-years DRS % and WAI derived) showed that cardiometabolic outcomes and HRQoL measures were dependent on interactions by age and sex. The largest ponderal effect was found in PA total and Mediterranean Diet Score (MEDAS-14) interaction using LS7 as reference. However, using LWB-I as standard, the greatest effect was found in the quality-of-life feature MCS12. Noteworthy, LS7 showed good discrimination against PCS12, while LWB-I demonstrated excellent discrimination to MCS12. CONCLUSIONS: A major finding was the interplay between MEDAS-14 and PA on the LS7 scale as well as major effects of lifestyle factors and MCS12/PCS12 among scores, which need to be accounted with precision when implementing cardiometabolic screenings with PPH purposes.
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 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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».