Association between Uric Acid and Metabolic Syndrome in Qazvin Metabolic Diseases Study (QMDS), Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of Metabolic Syndrome (MS) has been increasing worldwide. Although Uric Acid (UA) Levels are often increased in subjects with MS, it is still unclear whether uric acid plays a causal role for MS or is a marker. The purpose of this was to examine the association between UA and the MS in Qazvin, Iran. METHODS: 529 men and 578 women aged 20 - 78 years attended in cross sectional study from September 2010 to April 2011 in Qazvin, Iran. The criteria proposed by new joint Interim societies (JIS) were applied for diagnosis of MS. Hyperuricemia was defined as UA ≥ 7 mg/dL in men and UA ≥ 6 mg/dL in women. Logistic regression analysis was performed to evaluate the relationship between UA quartiles and MS. RESULTS: The prevalence of MS was found to be 39.3%. Prevalence of hyperuricemia was 8.4% in males and 4.1% in females. (P= 0.004) Mean UA level was higher in males than in females. (P<0.001) UA levels increased significantly with an increasing number of MS components in both genders. Prevalence of MS increased across UA quartiles in females; however the increasing trend began from second quartile in males. Using the lowest quartile of UA level as a reference, there were no significant association between UA quartile groups and MS. CONCLUSION: This study showed that UA levels are not an appropriate predictor of MS in Iranian population. More longitudinal studies are necessary to confirm the role of UA in MS occurrence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».