Impact of a Medical Fitness Model on Incident Major Adverse Cardiovascular Events: A Prospective Cohort Study of 11 000 Members
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».