Differences in cardiovascular risk factors associated with sex and gender identity, but not gender expression, in young, healthy cisgender adults
Notice bibliographique
Résumé
Background Sex differences exist in cardiovascular disease risk factors including elevated blood pressure and arterial stiffness, and decreased endothelial function in males compared to females. Feminine gender expression may be associated with elevated risk of acute coronary syndrome. However, no study has investigated the associations between sex, gender identity, and gender expression and cardiovascular disease risk factors in young adults. Methods One hundred and thirty participants (22 ± 3 years) underwent assessments of hemodynamics, arterial stiffness [pulse wave velocity (PWV)], and brachial artery endothelial function (flow-mediated dilation; %FMD). Participants completed a questionnaire capturing sex category (50 male/80 female), gender identity category (49 men/79 women/2 non-binary), and aspects of gender expression assessed by the Bem Sex Role Inventory-30 (39 androgynous/33 feminine/29 masculine/29 undifferentiated). Sex/gender identity category groups were compared using unpaired t -tests and gender expression groups compared using one-way ANOVAs. Results Resting systolic and mean arterial pressure ( p < 0.01) were elevated in males vs. females. Central PWV was elevated in males [median (interquartile range): 6.4 (1.8) vs. 5.8 (2.2) m/s, p = 0.02]; however, leg and arm PWV were not different between sexes. %FMD was elevated in males vs. females, after accounting for a larger baseline artery diameter in males (8.8 ± 3.3% vs. 7.2 ± 3.1%, p = 0.02); since the majority of participants were cisgender, the same results were found examining gender identity (men vs. women). There were no differences across gender expression groups ( p > 0.05). Conclusions Sex/gender identity category, but not gender expression, influence cardiovascular risk factors (blood pressure, arterial stiffness, endothelial function) in cisgender adults; further research is needed in gender-diverse populations.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».