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)
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.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».