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Enregistrement W4393224268 · doi:10.1161/jaha.123.030028

Impact of a Medical Fitness Model on Incident Major Adverse Cardiovascular Events: A Prospective Cohort Study of 11 000 Members

2024· article· en· W4393224268 sur OpenAlexaff
Ranveer Brar, Reid Whitlock, Alan Katz, Michelle Di Nella, Paul Komenda, Clara Bohm, Claudio Rigatto, Navdeep Tangri, Carrie Solmundson, David Collister

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaManitoba HealthSeven Oaks General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelMyocardial infarctionInternal medicineCohort studyAttendanceAdverse effectLower riskRetrospective cohort studyCohortStroke (engine)Physical therapyEmergency medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease remains the leading cause of disease burden and death in the world. The medical fitness model may be an alternative public health strategy to address cardiovascular risk factors with medical integrated programming. METHODS AND RESULTS: We performed a retrospective cohort study between January 1, 2005, and December 31, 2015. Adults (aged ≥18 years) who did not have a prior major adverse cardiovascular event were included. Controls were assigned a pseudo-index date at random on the basis of the frequency distribution of start dates in the medical fitness facility group. Multivariate Cox proportional hazards regression models were adjusted for age, sex, socioeconomic status, comorbidities, and year of index date. We stratified the medical fitness facility group into low-frequency attenders (≤1 weekly visit) and regular-frequency attenders (>1 weekly visit). Our primary outcome was a hospitalization for nonfatal myocardial infarction and stroke, heart failure, or cardiovascular death. We included 11 319 medical fitness facility members and 507 400 controls in our study. Compared with controls, members had a lower hazard risk of a major adverse cardiovascular event-plus (hazard ratio [HR], 0.88 [95% CI, 0.81-0.96]). Higher weekly attendance was associated with a lower hazard risk of a major adverse cardiovascular event-plus compared with controls, but the effect was not significant for lower weekly attendance (low-frequency attenders: HR, 0.94 [95% CI, 0.85-1.04]; regular-frequency attenders: HR, 0.77 [95% CI, 0.67-0.89]). CONCLUSIONS: Medical fitness facility membership and attendance at least once per week may lower the risk of a major adverse cardiovascular event-plus. The medical fitness model should be considered as a public health intervention, especially for individuals at risk for cardiovascular disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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