Age-Dependent Relationship of Physical Inactivity With Incident Cardiovascular Disease: Analysis of a Large Japanese Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been limited studies examining age-dependent associations between physical inactivity and cardiovascular disease (CVD). We aimed to clarify the age-dependent relationship of physical inactivity with incident CVD. METHODS: We analyzed 1,097,424 participants, aged 18 to 105 years, without histories of CVD, enrolled in the DeSC database (median age, 63 years; 46.4% men). We categorized participants into the following 4 groups based on age: ≤ 44 years (n = 203,835); 45 to 64 years (n = 403,619); 65 to 79 years (n = 437,236); and ≥ 80 years (n = 52,734). We used 3 physical inactivity components gained from the self-reported questionnaire during a health checkup. The outcomes were composite CVD events including myocardial infarction, stroke, heart failure, and each CVD event. RESULTS: During a mean follow-up of 3.2 ± 1.9 years, 81,649 CVD events were observed. The hazard ratios of 3 physical inactivity components for CVD events increased with age category (P for interaction < 0.001). For example, the hazard ratio (95% confidence interval) of physical inactivity defined as not doing light sweaty exercise for 30 minutes at least twice a week for incident CVD in the groups aged ≤ 44 years, 45 to 64 years, 65 to 79 years, and ≥ 80 years were 0.97 (0.88-1.05), 1.08 (1.05-1.12), 1.12 (1.10-1.15), and 1.17 (1.12-1.21), respectively (P for interaction < 0.001). This association was consistent across subtypes of CVD including heart failure, myocardial infarction, and stroke. CONCLUSIONS: The association of physical inactivity with a higher risk of developing CVD increased with age. Preventive efforts for physical activity optimization may be more valuable in older people.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».