Changes in Waist Circumference and Body Mass Index in Relation to Changes in Serum Uric Acid in Japanese Individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies have shown that obesity is associated with an increase in serum uric acid; and few data are available on the relationship between changes in measures of obesity and changes in uric acid concentrations. We investigated the relationship among percentage changes in waist circumference (%dWC), body mass index (%dBMI), and serum uric acid (%dUA). METHODS: The data of 3153 individuals [1968 men, 1185 women (536 premenopausal, 649 postmenopausal)] who underwent general health screening over a 2-year period and were not taking antihyperuricemic medication were analyzed. RESULTS: Stepwise multiple regression analysis showed that %dBMI was associated positively with %dUA in postmenopausal women and men, and the association retained statistical significance after adjustment for changes in blood pressure and in renal function. Association between %dBMI and %dUA was not significant in premenopausal women. In men, %dWC was a predicting factor for %dUA, although it did not remain significant when %dBMI was used as a covariate in the statistical model. Multivariate logistic regression analysis showed that the odds ratio of the association between the lowest %dBMI quartile (%dBMI < -1.86) and the lowest %dUA quartile (%dUA < -7.41) was 2.04 (95% CI 1.35-3.07) in postmenopausal women and 1.46 (95% CI 1.14-1.86) in men. CONCLUSION: Weight loss may represent an effective nonmedical strategy for reducing serum UA levels, especially in postmenopausal women and men.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».