Higher cardiorespiratory fitness levels attenuate but do not negate the heightened risk of sudden cardiac death due to obesity: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Higher levels of CRF have been demonstrated to attenuate or negate the adverse cardiovascular impacts of other risk factors. We aimed to assess the interplay between body mass index (BMI), CRF and sudden cardiac death (SCD) risk. Methods: Body mass index was calculated based on guideline recommendations and CRF assessed using a respiratory gas exchange analyzer during clinical exercise testing at baseline in 2308 men aged 42-61 years of age. Cox regression analysis was used to estimate hazard ratios (HRs) with 95 % confidence intervals (CIs) for SCD. Results: During a median follow-up of 28.1 years, 264 SCDs occurred. Comparing obese vs normal weight category, the multivariable-adjusted HR (95 % CI) for SCD was 1.86 (1.28-2.71). Comparing low vs high CRF levels, the corresponding adjusted HR (95 % CI) for SCD was 1.99 (1.38-2.87). The HRs persisted on mutual adjustment for each exposure. Compared with non-obese and medium-high CRF, obese individuals with low CRF levels had the greatest risk of SCD (HR = 2.90, 95 % CI, 1.98-4.25), which was attenuated but persisted in obese individuals with medium-high CRF levels (HR = 2.02, 95 % CI, 1.08-3.78). Conclusions: There is an interplay between BMI, CRF and SCD risk. Higher CRF levels may attenuate the risk associated with obesity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».