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Enregistrement W1972415152 · doi:10.1002/acr.21824

Impact of obesity and hypertriglyceridemia on gout development with or without hyperuricemia: A prospective study

2012· article· en· W1972415152 sur OpenAlexaff
Jiunn‐Horng Chen, Wen‐Harn Pan, Chih‐Cheng Hsu, Wen‐Ting Yeh, Shao‐Yuan Chuang, Pin‐Yu Chen, Hui‐Chen Chen, Chwen‐Tzuei Chang, Wei‐Lun Huang

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperuricemiaGoutMedicineHypertriglyceridemiaInternal medicineHazard ratioMetabolic syndromeBody mass indexUric acidProportional hazards modelObesityProspective cohort studyConfidence intervalRisk factorEndocrinologyPhysical therapyTriglycerideCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hyperuricemia is the most important risk factor for the development of gout; however, not all patients with hyperuricemia develop gout, and patients experiencing a gout attack are not necessarily found to have hyperuricemia. We hypothesized that the interactions between serum uric acid (sUA) and other potential metabolic comorbidities increase the risk of gout development. METHODS: A prospective study was conducted to link baseline metabolic profiles from the MJ Health Screening Center to gout outcomes extracted from the Taiwan National Health Insurance database. A Cox proportional hazards model was used to assess the metabolic risks for incident gout stratified by hyperuricemia status (sUA level >7 mg/dl or not). RESULTS: During a mean followup period of 6.45 years (261,500 person-years), 1,189 patients with clinical gout (899 men, 202 women ages >50 years, and 88 women ages ≤50 years) were identified among the 40,513 examinees. The multivariate adjusted hazard ratios (HRs) of hyperuricemia for gouty arthritis were 5.80 (95% confidence interval [95% CI] 4.93-6.81) in men and 4.37 (95% CI 3.38-5.66) in women. Hypertriglyceridemia (triglyceride level >150 mg/dl) was found as an independent risk factor, with HRs of 1.38 (95% CI 1.18-1.60) in men with hyperuricemia and 1.40 (95% CI 1.02-1.92) in men without hyperuricemia. General obesity (body mass index >27 kg/m(2) ) was independently associated with gout in older women, with HRs of 1.72 (95% CI 1.15-2.56) in women with hyperuricemia and 2.19 (95% CI 1.47-3.26) in women without hyperuricemia. CONCLUSION: General obesity in women and hypertriglyceridemia in men may potentiate an sUA effect for gout development. Further investigation is needed.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations93
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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