Differences in long-term impact of traditional risk factors for atherosclerosis on different arterial territories: insights from over 20 years of follow-up in the EPIC-Norfolk prospective population study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The relative impact of risk factors for atherosclerosis on cardiovascular disease (CVD) events differs among arterial territories. Most studies investigating these associations comprised CVD patients, had short follow-up or lacked sex- and territory specific analyses. We therefore investigated associations between risk factors for atherosclerosis and territory-specific CVD in a large cohort with ≥20 years follow-up. METHODS: EPIC Norfolk participants without CVD were analysed for the association between first CVD event and three dichotomized risk factors: low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) >3 mmol/L, systolic blood pressure (SBP) >140 mmHg, and smoking, assessed individually and in clusters, with multivariable adjustment. Events included hospitalisation or death due to ischemic heart disease (IHD), ischemic stroke, haemorrhagic stroke, peripheral arterial disease (PAD) or aortic aneurysm (AA). Sex-specific estimates were obtained from interaction terms. RESULTS: In 23,581 participants (56% women, median age 58 (IQR 51-66)) with median follow-up 21.3 years, 26.4% experienced ≥1 CVD event. First CVD event incidence was 1.7 times higher in men. Total CVD was associated with LDL-C (aHR 1.35, 95%CI1.24-1.46), SBP (1.29, 1.22-1.37), and smoking (1.69, 1.56-1.82), with overlapping impact across territories. IHD risk increased with each additional factor (all three: aHR 2.86, 2.36-3.48). SBP was the most important risk factor for ischemic and haemorrhagic stroke (aHR 1.45, 1.29-1.64; 1.34, 1.10-1.64). Smoking was most strongly associated with AA (aHR 3.56, 2.93-4.34), exceeding the impact of LDL-C and SBP combined (aHR 1.78, 1.16-2.71). Associations of LDL-C with total CVD were stronger in men than in women (aHR 1.47, 1.19-1.80 vs 1.20, 1.06-1.35; p=0.018), while SBP showed stronger associations in women than in men for IHD (1.36, 1.24-1.50 vs 1.20, 1.02-1.40; p=0.037) and PAD (1.49, 1.26-1.76 vs 1.12, 0.86-1.47; p=0.008). CONCLUSIONS: Risk factor impact was consistent across arterial territories, but variation in magnitude and sex differences suggest underlying pathophysiological distinctions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».