Weight Change and Risk of Atherosclerosis Measured by Carotid Intima–Media Thickness (cIMT) from a Prospective Cohort—Analysis of the First-Wave Follow-Up Data of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To explore impact of weight change (WC) on risk of atherosclerosis measured by cIMT, 20,700 participants from the CLSA follow-up were included in analysis. WC was defined as the difference of weight measured at follow-up and baseline, then quartered into four groups (Q1-Q4). cIMT > 1.0 mm was defined as high risk for atherosclerosis. Adjusted odds ratio (OR (95% CI)) from logistic regression models were used to evaluate the association between WC and risk of atherosclerosis. At follow-up, participants had gained 0.118 kg weight, on average, and 16.4% of them were at high risk for atherosclerosis. The mean levels of cIMT were comparable between participants from Q1 to Q4. Compared to Q2 (reference), the ORs (95% CI) were 1.00 (0.86, 1.15), 1.19 (1.03,1.38), and 1.25 (1.08,1.45) for Q1, Q3, and Q4, respectively. A similar pattern was observed when analyses were conducted for ages < 65 vs. 65+ separately, but it was weaker for those aged 65+. Results from the jointed distribution analyses indicated that moderate weight loss might increase risk for atherosclerosis among participants with obese BMI at baseline, but not for those with cardiovascular event status at baseline. Weight gain, however, would increase risk for atherosclerosis regardless of cardiovascular event status, or overweight/obese BMI at baseline.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle