Fit-Fat Index and the risk of sudden cardiac death in Finnish men
Notice bibliographique
Résumé
Background Emerging evidence suggests that the Fit-Fat Index (FFI), which combines measures of fitness and fatness, may offer a more accurate assessment of cardiometabolic risk than either component alone. We aimed to investigate the prospective associations of cardiorespiratory fitness (CRF), fatness indices, and FFI variants with the risk of sudden cardiac death (SCD), and to evaluate their utility in SCD risk prediction. Methods Baseline assessments of CRF (measured using a respiratory gas exchange analyzer during exercise testing) and fatness indices (body mass index (BMI), waist-to-hip ratio (WHR), and waist-to-height ratio (WHtR)) were conducted in 1662 men aged 42–61 years. FFI variants (FFI BMI , FFI WHR , and FFI WHtR ) were calculated by dividing CRF by each corresponding fatness measure. Hazard ratios (HRs) with 95 % confidence intervals (CIs) were estimated using Cox regression, and improvements in risk prediction were assessed using measures of discrimination and reclassification. Results Over a median follow-up of 28.3 years, 172 SCDs occurred. After adjustment for confounders and potential mediators, each 1 SD increase in CRF and FFI variants was associated with a significantly lower risk of SCD: HRs (95 % CI) were 0.68 (0.56–0.82) for CRF, 0.65 (0.53–0.79) for FFI BMI , 0.66 (0.54–0.81) for FFI WHR , and 0.65 (0.53–0.80) for FFI WHtR . BMI and WHtR, but not WHR, remained associated with SCD after full adjustment. CRF and all FFI variants significantly improved model fit, net reclassification, and discrimination ( p < .001 for all). Conclusions CRF and FFI variants were robustly associated with lower SCD risk and offered comparable improvements in prediction. These findings support their potential utility in clinical and research settings for SCD risk stratification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».