Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the prevalence of the metabolic syndrome among elderly people in Italy, its association with all-cause mortality, and whether measurement of serum C-reactive protein (CRP) and interleukin (IL)-6 affects this association. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The baseline prevalence of metabolic syndrome, diagnosed according to the National Cholesterol Education Program (NCEP) criteria, and all-cause mortality at 4 years were recorded in an Italian population-based cohort (981 subjects, 55% women, aged 65-97 years). A Cox model adjusted for sociodemographic, lifestyle, and medical variables was used to investigate 1) whether metabolic syndrome was a predictor of mortality and 2) how the association was affected by baseline high CRP (>3 mg/l) and IL-6 (>1.33 pg/ml). RESULTS: Overall, metabolic syndrome prevalence was 27.2% [95% CI 24.0-30.5] and higher in women (33.3% [28.7-38.0]) than in men (19.6% [15.5-24.2]). During follow-up, 137 deaths occurred. Using the no metabolic syndrome/no high IL-6 group as the reference, mortality was not associated with the metabolic syndrome alone (multivariable-adjusted hazard ratio 1.24 [0.60-2.59]), only weakly associated with high IL-6 alone (1.66 [1.04-2.63]), but strongly associated with the concurrent presence of metabolic syndrome and high IL-6 (3.26 [2.00-5.33]). High CRP was not a mortality predictor (0.83 [0.58-1.20]) nor did it affect the association of the other variables with mortality. CONCLUSIONS: Metabolic syndrome by NCEP criteria is highly prevalent in the Italian elderly population. It is not itself associated with mortality but may improve the usefulness of IL-6 as a mortality predictor in older age.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,009 |
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 ».