Serum Concentrations of Uric Acid and the Metabolic Syndrome Among US Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between concentrations of uric acid and the metabolic syndrome in children and adolescents remains incompletely understood. The objective of this study was to examine how these 2 were associated in a nationally representative sample of US children and adolescents. METHODS AND RESULTS: We performed a cross-sectional analysis of 1370 males and females aged 12 to 17 years using data from the National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2002. The prevalence of the metabolic syndrome was < 1% among participants in the lowest quartile of serum concentration of uric acid, 3.7% in the second quartile, 10.3% in the third quartile, and 21.1% in the highest quartile. Compared with the lowest 2 quartiles of uric acid together (< or = 291.5 micromol/L), the odds ratios were 5.80 (95% confidence interval, 3.22 to 10.46) for those in the third quartile (> 291.5 to < or = 339 micromol/L or > 4.9 to < or = 5.7 mg/dL) and 14.79 (95% confidence interval, 7.78 to 28.11) for those in the top quartile (> 339 micromol/L) after adjustment for age, sex, race or ethnicity, and concentrations of C-reactive protein. Starting with the lowest quartile of concentration of uric acid, mean concentrations of serum insulin were 66.2, 66.7, 79.9, and 90.9 pmol/L for ascending quartiles, respectively (P for trend <0.001). CONCLUSIONS: Among US children and adolescents, serum concentrations of uric acid are strongly associated with the prevalence of the metabolic syndrome and several of its components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».