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Enregistrement W4411181152 · doi:10.1038/s43856-025-00938-z

The role of Life’s Crucial 9 in cardiovascular disease incidence and dynamic transitions to dementia

2025· article· en· W4411181152 sur OpenAlexaff
Yanyu Zhang, Darui Gao, Jie Liang, Mengmeng Ji, Wenya Zhang, Yang Pan, Fanfan Zheng, Wuxiang Xie

Notice bibliographique

RevueCommunications Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesChinese Academy of Medical SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaChina Medical Board
Mots-clésDementiaIncidence (geometry)DiseaseMedicineGerontologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) often coexists with dementia as the contributor to disease burden in the aging population. Although the effects of several modifiable factors on the CVD and dementia risk have been increasingly recognized, their impacts on their dynamic transitions have not yet been explored. Therefore, we aimed to explore the role of Life’s Crucial 9 (LC9; which includes measurements for diet, physical activity, smoking, BMI, cholesterol, blood pressure, blood sugar, sleep, and psychological health) in the dynamic transitions of CVD and dementia. Using the UK Biobank (351,945 CVD-free participants, aged 40–70, and 55.1% female), we applied Cox proportional hazard model and the multi-state model to explore the relationships of LC9 with the dynamic transitions of CVD to dementia. We further examined which component of LC9 (behavior subscale, biological subscale, and psychological health) contributed to these dynamic transitions. Of the total CVD-free participants, we find that there are 35,316 newly onset CVD cases and 5426 dementia cases with a maximum follow-up of 16 years. Findings reveal that higher LC9 scores are associated with a lower risk of CVD, dementia, and dynamic transitions from CVD to dementia. Furthermore, these results suggest that psychological health contributes more strongly to dynamic transitions from CVD to dementia than the behavioral or biological subscales (Atrial fibrillation to dementia: hazard ratio [HR] = 1.48, 95% confidence interval [CI] = 1.20–1.81; Ischemic stroke to dementia: HR = 1.39, 95% CI = 1.02–1.89; Myocardial infarction to dementia: HR = 1.48, 95% CI = 1.03–2.13; Heart failure to dementia: HR = 1.59, 95% CI = 1.22–2.07). Our findings highlight the need for closer surveillance of psychological health in CVD patients to lower the risk of subsequent dementia incidence. Zhang et al. explore the role of Life’s Crucial 9 (Life’s Essential 8 plus psychological health) in the dynamic transitions of cardiovascular disease (CVD) and dementia in the UK Biobank. The findings highlight the need for closer surveillance of psychological health in CVD patients to lower the risk of subsequent dementia incidence. Although the effects of lifestyle factors on the developing cardiovascular disease (CVD) and dementia have been increasingly recognized, their impacts on the dynamic transitions of CVD and dementia remains underexplored. Here, we studied the role of Life’s Crucial 9 (LC9; which includes measurements for diet, physical activity, smoking, BMI, cholesterol, blood pressure, blood sugar, sleep, and psychological health) in the transitions from CVD to dementia using a large UK database. We find that better LC9-defined cardiovascular health is associated with lower risks of dynamic transitions of CVD and dementia. We also find that psychological health contributes more strongly to all transitions from CVD to dementia. Our findings highlight the role of lifestyle behaviors, especially psychological health, in CVD patients to lower the risk of subsequent dementia incidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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