Life’s Essential 8 Trajectories and Risk of Stroke: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence is lacking regarding long-term patterns of change in Life’s Essential 8 (LE8) and their association with the risk of stroke. We aim to evaluate LE8 trajectories and examine their association with the risk of stroke in China. METHODS: This study, conducted in a workplace setting, recruited 26 719 participants (average age, 46.02±11.27 years and a male population of 73.73%) who had no history of stroke and consecutively participated in 6 surveys from 2006 to 2016. Repeated LE8 measurements were determined by taking the unweighted average of the 8 component scores ranging from 0 to 100. People with higher scores had better overall cardiovascular health. By examining the medical records of the participants, stroke cases were identified for the period from 2016 to 2020. A latent mixture model was applied to classify the trajectory clusters of LE8 from 2006 to 2016, and Cox proportional hazard models were used to analyze the data. RESULTS: Five LE8 trajectories were detected between 2006 and 2016. Four hundred ninety-eight incident strokes including 55 (11.04%) hemorrhagic and 458 (91.97%) ischemic strokes were documented. After adjusting for covariates, the hazard ratios and 95% CIs for the association between stable-low, moderate-increasing, moderate-stable, and high-stable trajectories and incident stroke, compared with the moderate-decreasing trajectory, were 1.42 (1.11–1.84), 0.73 (0.56–0.96), 0.49 (0.39–0.62), and 0.19 (0.11–0.32), respectively. Individuals with high LE8 status (LE8≥80) exhibited a significantly reduced risk of stroke compared with those with low one (LE8≤49; P -trend <0.001). A faster annual growth in LE8 was related to a lower risk of stroke. CONCLUSIONS: Maintaining high LE8 over an extended period and high baseline LE8 status were related to a decreased risk of stroke. Despite the initial low level of LE8, improvement in LE8 attenuates or even reverses the risk of stroke.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».