Serum liver enzymes are associated with all‐cause mortality in an elderly population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Little is known about the association of serum liver enzymes with long-term outcome in the elderly. We sought to clarify the association of serum gamma-glutamyltransferase (GGT), alkaline phosphatase (ALP), alanine aminotransferase (ALT) and aspartate aminotransferase (AST) with all-cause and cause-specific mortality in an elderly population. METHODS: This study was embedded in the Rotterdam Study, a large population-based cohort of persons aged 55 years or older. Cox-regression analyses were performed to examine the association of baseline serum GGT, ALP, and aminotransferase levels with mortality, adjusted for age, sex, education, smoking status, alcohol intake, hypertension, diabetes mellitus, body mass index and total cholesterol levels. Liver enzyme levels were categorized according to sample percentiles; levels <25th percentile were taken as a reference. RESULTS: During a follow-up of up to 19.5 years, 2997 of 5186(57.8%) participants died: 672 participants died of causes related to cardiovascular diseases (CVD) and 703 participants died of cancer. All serum liver enzymes were associated with all-cause mortality (all P < 0.001). Moreover, GGT was associated with increased CVD mortality (P < 0.001), and ALP and AST with increased cancer-related mortality (P = 0.03 and P = 0.005 respectively). Participants with GGT and ALP in the top 5% had the highest risk for all-cause mortality (HR1.55; 95%CI 1.30-1.85 and HR1.49; 95%CI 1.25-1.78 respectively). AST and ALT <25th percentile were also associated with a higher risk of all-cause mortality. CONCLUSIONS: All serum liver enzymes were positively associated with long-term mortality in this elderly population. Why participants with low ALT and AST levels have higher risk of mortality remains to be elucidated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».