The relationship between weight and CVD risk factors in a sample population from central Iran (based on IHHP)
Notice bibliographique
Résumé
<p class="abstract"><strong> </strong><strong>BACKGROUND:</strong> Atherosclerosis is one of the leading causes of mortality all around the world. Obesity is an independent risk factor for atherosclerosis and cardiovascular diseases (CVD). In this respect, we decided to examine the effect of the subgroups of weight on cardiovascular risk factors. <p class="abstract"><strong> </strong><strong>METHODS:</strong> This cross-sectional study was done in 2006 using the data obtained by the Iranian Healthy Heart Program (IHHP) and based on classification of obesity by the World Health Organization (WHO). In this study, the samples were tested based on the Framingham risk score, Metabolic Measuring Score (MMS) and classification of obesity. Chi-square and ANOVA were used for statistical analysis. <p class="abstract"><strong> RESULTS: </strong>12514 people with a mean age of 38 participated in this study. 6.8% of women and 14% of men had university degrees (higher than diploma). Obesity was seen in women more than men: 56.4% of women and 40% of men had a Body Mass Index of (BMI) ≥ 25 Kg/m2. 13% of the subjects had FBS > 110 and13.9% of them were using hypertensive drugs. In this study, we found that all risk factors, except HDL cholesterol in men, increased with an increase in weight. This finding is also confirmed by the Framingham flowchart for men and women. <p class="abstract"><strong> </strong><strong>CONCLUSION:</strong> One of every two Americans, of any age and sex, has a Body Mass Index of (BMI) ≥<em> </em>25 Kg/m2. Obesity associated CVD and other serious diseases. Many studies have been done in different countries to find the relationship between obesity and CVD risk factors. For example, in the U.S.A and Canada they found that emteropiotic parameters, blood presser and lipids increased by age(of both sexes). Moreover, another study done in China, which is a country in Asia like Iran, shows that BMI has an indirect effect on HDL cholesterol, LDL cholesterol and triglyceride. This data is consistent with the results of the current study. However, In China they found that this relationship in men is stronger than women, but our study reveals the opposite. <p class="abstract"> <br /> <p class="abstract"><strong>Keywords:</strong> Body Mass Index (BMI), Overweight, Cardiovascular Risk Factors, Framingham Risk Score, Metabolic Syndrome.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».