Cardiometabolic risk factors in the Swedish Werlabs cohort based on self-initiated health screening: cohort profile
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is limited research on individuals undergoing self-initiated health examinations, and the Werlabs cohort will be a base for such research. Participants All individuals aged 18 or older who had undertaken a self-initiated health examination at Werlabs AB with at least one recorded value of creatinine or cholesterol in Sweden (from 1 January 2015 through 31 December 2023) was included. Medical history and anthropometric measurements were self-reported through an online questionnaire. We describe cohort baseline characteristics, demographic variables and cardiometabolic risk factors. Findings to date The study population includes 149 556 individuals who provided at least one health screening. The median (IQR) age was 43 (33–54) years and 54% were women. The most common self-reported chronic disease was hypertension (4.5%), followed by cardiovascular disease (0.9%) and 12.6% reported values of obesity. The prevalence was 2.1% for diabetes, 1.2% for kidney disease (including an estimated glomerular filtration rate of <60 mL/min/1.73 m 2 ), 57.8% for a low-density lipoprotein cholesterol level of >3.0 mmol/L and 4.1% for anaemia (haemoglobin <120 g/L and <130 g/L for women and men, respectively). Interestingly, 1.5% of the individuals had a glucose measurement of >7.0 mmol/L, without reporting a previous diagnosis of diabetes. In an analysis restricted to 621 individuals with recorded blood pressure data between the age of 40 and 70 years and without existing cardiovascular disease, diabetes or kidney disease, 35,4% were classified as high or very high cardiovascular risk according to the 2021 ESC guidelines on cardiovascular disease prevention and with lipid levels that made them eligible for lipid-lowering therapy. Future plans The Werlabs cohort comprises a rather healthy and young population that can provide opportunities for future studies on individuals undergoing self-initiated health examinations and has the potential to impact treatment of cardiometabolic risk factors.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».