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Record W7104294101 · doi:10.71781/1141

Force de préhension et maladies cardiovasculaires

2023· dissertation· fr· W7104294101 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicHeart Rate Variability and Autonomic Control
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Arterial diseaseTask forceWork forceCoronary heart disease

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Les mécanismes entre la force de préhension et les maladies cardiovasculaires demeurent peu documentés et mal compris. Objectifs : L’objectif de cette thèse consiste à examiner le rôle de la force de préhension sur le risque cardiovasculaire. Spécifiquement, 1) Explorer la conceptualisation du sexe biologique dans l’association entre la force de préhension et les issues cardiovasculaires; 2) Investiguer l’association entre la force de préhension et l’athérosclérose vasculaire; 3) Décomposer le rôle médiateur et d’interaction de la force de préhension dans les associations entre les facteurs de risque cardiovasculaire et l’athérosclérose vasculaire. Méthodes : Pour l’objectif 1, nous avons réalisé un examen de la portée à partir du cadre méthodologique d’Arkey et O’Malley. Les objectifs 2 et 3 ont été investigués à partir des données de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement. Les méthodes de Randomisation mendélienne et de décomposition à 4 portions ont été respectivement utilisées pour répondre à ces deux objectifs. Résultats : Les résultats de l'examen de la portée ont montré qu'il existe peu d'étude examinant les différences entre les sexes dans l'association entre la force de préhension et les maladies cardiovasculaires. Nos résultats de Randomisation mendélienne suggèrent une association statistiquement significative entre la force de préhension et l’athérosclérose vasculaire (coefficient RM de 0,02 mm (IC à 95 % : 0,01 ; 0,05)), sans différence entre les sexes (p-value = 0,201) et les groupes d'âge [(≤ 60 ans contre > 60 ans) ; p-value = 0,421]. La force de préhension joue rôle médiateur entre l’activité physique et l’athérosclérose [effet indirect pur (IC à 95 %) = 0,13 (0,10 ; 0,17) et 0,08 (0,01 ; 0,11) pour les hommes et les femmes respectivement], mais pas entre diabète de type 2/hypertension et l’athérosclérose [effet indirect pur (IC à 95 %) allant de 0,01 (-0,03; 0,05) à 0,05 (-0,02; 0,07)]. Les termes d'interaction étaient positifs et estimés avec une précision suffisante (allant de 0,03 (0,01; 0,05) à 0,10 (0,07; 0,16)), suggérant la présence d'interactions synergiques entre les facteurs de risque cardiovasculaire et la force de préhension sur l’athérosclérose vasculaire. Les effets conjoints estimés variaient de 0,15 (IC à 95 % : 0,12; 0,17) à 0,32 (IC à 95 % : 0,29; 0,38). Les pourcentages dus à l’interaction étaient plus élevés chez les hommes (allant de 17,3 % à 65,5 % de l'effet total) que chez les femmes (allant de 15,2 % à 37,9 % de l'effet total). Conclusion : Les résultats de cette thèse suggèrent que l'amélioration de la force de préhension pour réduire le risque cardiovasculaire devrait être une priorité égale pour les hommes et les femmes. Elle apporte des éclaircis pour la formulation des stratégies d'intervention de santé publique portant tant sur l’amélioration de la force de préhension que sur la réduction du risque cardiovasculaire, tout en recommandant une attention sur les mécanismes biologiques pouvant expliquer l'association entre la force de préhension et le risque cardiovasculaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.114

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.076
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.195
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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