Metabolic syndrome: signs and symptoms running together
Notice bibliographique
Résumé
Children with kidney disease are at increased risk of having several comorbidities such as obesity, dyslipidemia, hypertension, and impaired glucose tolerance, and patients with a constellation of these symptoms are considered to have the MS. Children with kidney disease, and ESRD in particular, are at increased CV risk, as are patients with the MS. To determine the impact MS has on a particularly vulnerable population of children, those who have received a kidney transplant, Wilson et al. explored the prevalence of MS and the association of MS with cardiac abnormalities among this subset of children. They found an overall high prevalence of MS among pediatric transplant recipients and that the risk of left ventricular hypertrophy was higher among children with MS after renal transplant compared to those without MS. Review of the most common definitions of MS and also the clinical implications are discussed. While there is no doubt that children with kidney disease have a high prevalence of CV risk factors and that these children are at risk for CV events early in life, whether the sum of the parts of MS confers increased risk over what is seen with individual risk factors that often run together remains to be seen.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».