Overweight, central obesity, and cardiometabolic risk factors in pediatric liver transplantation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: PTMS describes the presence of ≥3 cardiometabolic risk factors that include obesity, hypertension, dyslipidemia, and IR. The prevalence of the clustering of ≥3 cardiometabolic risk factors or central obesity has not been studied in pediatric LT recipients. Single-center, cross-sectional study. INCLUSION CRITERIA: LT recipients 2-18 yr-old, at least one yr post-LT. EXCLUSION CRITERIA: recipients of liver retransplants or multivisceral transplants. Eighty-seven patients were identified. Median age was 9.8 yr (range 2-18), median time since LT was 6.9 yr (range 1-17). The most common indication for LT was biliary atresia (56%), and the most frequently used immunosuppressant was tacrolimus (80%). The prevalence of overweight and obesity was 21% and 5%, respectively. Central obesity affected 14%, hypertension 44%, IR 27%, low HDL 20%, and hypertriglyceridemia 39% of patients. The prevalence of ≥3 cardiometabolic risk factors was 19%. Fifty percent of the overweight/obese patients had ≥3 risk factors. Time since transplant, immunosuppression and renal function were not different between those with <3 or ≥3 risk factors. Clustering of cardiometabolic risk factors is prevalent in pediatric LT recipients, suggesting an increased risk of future CV events.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle