P2-32 Vitamin D in the prediction of metabolic syndrome: a target for public health intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background The association between vitamin D (VitD) and cardiometabolic health has been described however the ability of VitD to predict metabolic syndrome (MetSyn) beyond individual demographics and common lifestyle factors is unclear. Methods 1799 adults from the Canadian Health Measures Survey, a nationally representative survey were examined. MetSyn was defined based on the National Cholesterol Education Program's Adult Treatment Panel III criteria. The comparative value of smoking status, energy expenditure from physical activity and plasma 25 (OH)D VitD to predict the presence of metabolic syndrome was evaluated using receiver operating characteristic curves (ROC) from fully adjusted logistic regression models (age, sex, ethnicity, education, annual fruit intake and month of interview). Somer's D and c statistics were used to compare across models. Sampling weights were applied to all models. Results Inclusion of plasma VitD, energy expenditure and smoking status all lead to increases in the c statistic and Somer's D suggesting increased predictive ability compared to the baseline model. ROC contrasts, however, showed that only inclusion of VitD significantly increased the predictive ability of the model (p=0.001). Discussion VitD may be a useful predictive tool for cardiometabolic risk prediction in addition to conventional factors. Prospective analyses may provide more insight into VitD as a potential population-based intervention target for reduction of chronic disease burden related to MetSyn.
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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 | 0,065 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».