Sex Differences in Cardiovascular Disease Risk Factor Prevalence, Morbidity, and Mortality in Colombia: Findings from the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Controversies exist on whether the presence of cardiovascular risk factors and their association with major cardiovascular events (MACE) is different between men and women. Most of the evidence comes from high-income countries, hindering extrapolation of sociocultural and demographic factors of other regions. Objective: To evaluate sex differences in the prevalence of cardiovascular risk factors and the incidence of MACE and diabetes in Colombian adults. Methods: We performed a survival analysis from women and men aged 35-70 belonging to the Prospective Urban Rural Epidemiology-Colombia prospective study. Incidence rates for MACE composite (myocardial infarction, stroke, heart failure, death) and each outcome and diabetes were calculated. Kaplan-Meier curves and log-rank tests were performed. The association between demographic, behavioral, and metabolic variables with MACE and diabetes were evaluated with Cox proportional hazards models. Results: 7,552 participants (50±9.7 years) were included; 64% were women. Women had higher hypertension prevalence, body mass index, levels of total cholesterol, LDL-c, and HDL-c but lower triglycerides levels. Women were more sedentary but fewer smokers or active alcohol consumers and had higher educational levels. After 12-year mean follow-up (SD 2.3), the incidence rate of MACE composite was higher in men [4.2 (3.6-4.9) vs. 3.2 (2.8-3.7) cases per 1000 person-years]. Diabetes had the greatest association with MACE (HR = 2.63 95%CI:1.85;3.76), followed by hypertension (HR = 1.75 95%CI:1.30;2.35), low relative grip strength (HR = 1.53 95%CI:1.15;2.02), smoking (HR = 1.47 95%CI: 1.11;1.93), low physical activity (HR = 1.42 95%CI: 1.03;1.96). When evaluating risk factors by sex, only an increased waist-to-hip ratio was more strongly associated with MACE in men (p-interaction <0.05). Conclusions: The composite MACE outcome was higher in men despite having a lower overall burden of risk factors. The risk factors contribution was similar, leading us to reconsider the need to carrying out differentiated cardiovascular risk prevention and management campaigns, at least in our region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».