Cardiovascular risk burden and disability: findings from the International Mobility in Aging Study (IMIAS)
Notice bibliographique
Résumé
<sec><strong>BACKGROUND</strong> The association of cardiovascular risk burden with disability is unclear. We examined the association between trajectories of the Framingham general cardiovascular disease risk score (FGCRS) with the trajectories of limitations of physical function in older adults. </sec><sec><strong>METHODS</strong> A total of 1219 participants with no disabilities from the International Mobility in Aging Study (IMIAS) study who had up to three repeated measures of FGCRS between 2012–2016 and without a history of stroke or coronary heart disease at baseline and follow-up were included. FGCRS at baseline was assessed and categorized into tertiles. Physical function was evaluated with the Short Physical Performance Battery (SPPB). The data were analyzed using linear mixed-effects models. </sec><sec><strong>RESULTS</strong> At baseline, FGCRS ranged between 3–94 (mean score: 24 ± 15.8), participants were 32 (2.6%), 502 (41.2%) and 685 (56.2%) in lowest, middle, and highest tertiles, respectively. In the trajectories of limitations of physical function, the lowest FGCRS had no differences, while the middle and highest had a decrease in physical performance between 2012–2014 (<i>P</i> = 0.0001). Age, being female, living in Andes Mountains, having middle and highest FGCRS, higher alcohol consumption, being obese, lack of exercise and cognitive impairment increase the probability of disability (<i>P</i> < 0.05). Alternatively, living in more developed regions and having a higher educational level reduced the probability of disability during the follow-up time (<i>P</i> < 0.05). </sec><sec><strong>CONCLUSIONS</strong> Higher cardiovascular risk burden is associated with decreased physical performance, especially in gait. Results suggest SPPB may provide a measure of cardiovascular health in older adults. </sec>
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».