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Enregistrement W4415793290 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4357481

Abstract 4357481: Modification of the Association of Functional Limitation and cardiovascular diseases by Toxic Metals exposure among US Adults

2025· article· en· W4415793290 sur OpenAlexaff
Rezaul Karim Ripon, Sujata Saunik, Mayra Volquez, Srikanth Sola, Satish C. Govind, Narayana Prasad

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyLogistic regressionCoronary heart diseaseDiseaseEffect modificationAssociation (psychology)Cardiovascular health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Functional limitations are common among U.S. adults and are established predictors of cardiovascular disease (CVD). However, it is unclear whether exposure to toxic metals modifies the association between functional limitation and CVD risk. Methods: We analyzed data on 6,337 U.S. adults (≥18 years) from the National Health and Nutrition Examination Survey 2021–2023. Functional status was assessed in three domains: cognition, mobility, and seeing. Toxic metal exposures (blood lead, cadmium, mercury, manganese, selenium) were measured as "high" (≥90th percentile) vs "low." The outcome was CVD, defined as any history of heart failure, coronary heart disease, angina, myocardial infarction, or stroke. Survey-weighted descriptive statistics, cross-tabulations, and survey-weighted, multiple-imputed logistic regression models (adjusted for age, sex, race, education, income, BMI, diet, physical activity, sedentary time, alcohol, and smoking) were used to estimate main and interaction effects. Results: Functional limitations were prevalent: cognitive—47.8%, mobility—32.8%, and seeing—40.3%. CVD prevalence was 12.8%. Each metal was "high" in ~10% of participants in the study population. Across all domains and metals, CVD rates were lowest among those with no functional limitation and low metal exposure (cognition × lead: 8.6%) and highest among those with both limitation and high metal (cognition × high lead: 23.8%; mobility × high lead: 32.8%; seeing × high lead: 26.3%). In multivariable regression, any difficulty in cognition was 1.52 times (aOR for CVD: 1.52, 95% CI: 1.28–1.80), mobility 2.22 times (aOR 2.22, 1.09–4.09), and seeing 1.59 times (aOR 1.59, 1.07–2.44) were independently associated with higher CVD risk, regardless of toxic metal exposure. No significant interaction was observed between high metal exposure and functional limitation. Conclusions: Functional limitation in cognition, mobility, and seeing is a strong, independent predictor of CVD in U.S. adults. Although CVD prevalence was highest among those with high toxic metals exposure and functional limitation, toxic metals exposure did not significantly modify the strength of this association in multivariable analysis in the study population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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