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Enregistrement W2076656975 · doi:10.3899/jrheum.081199

Serum Uric Acid Is Independently Associated with Metabolic Syndrome in Subjects with and without a Low Estimated Glomerular Filtration Rate

2009· article· en· W2076656975 sur OpenAlexvenueno aff
Lai‐Chu See, Chang‐Fu Kuo, Fang-Hsiu Chuang, Hongyi Li, Yu‐Ming Chen, Hung‐Wei Chen, Kuang‐Hui Yu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperuricemiaMedicineRenal functionKidney diseaseInternal medicineUric acidMetabolic syndromeEndocrinologyGoutRisk factorKidneyUrologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The relationship among serum uric acid (SUA), metabolic syndrome, and chronic kidney disease (CKD) is unclear. We examined whether SUA level is an independent risk factor for chronic kidney disease and whether the association between SUA and metabolic syndrome is affected by kidney function. METHODS: We analyzed 28,745 subjects (17,478 men, 11,267 women, age 20-49 yrs) who underwent health examinations at this hospital between 2000 and 2007. Hyperuricemia was defined as SUA level > 7.7 mg/dl in men or > 6.6 mg/dl in women. Kidney function was assessed by estimated glomerular filtration rate (eGFR) using the Modification of Diet in Renal Disease Study equation modified for Chinese subjects. Impaired renal function with low GFR was defined as eGFR < 90 ml/min/1.73 m(2). The UA-low GFR groups were defined according to the observed combination of hyperuricemia and low GFR: Group A (absence of both hyperuricemia and low GFR); Group B (presence of low GFR but no hyperuricemia); Group C (presence of hyperuricemia but not low GFR); and Group D (presence of both hyperuricemia and low GFR). RESULTS: The prevalence of hyperuricemia, metabolic syndrome, and impaired kidney function with low GFR was 20.3% (27.6% in men, 8.9% in women), 7.6% (10.6% in men, 3.0% in women), and 9.9% (11.6% in men, 7.1% in women), respectively. The Pearson correlation between SUA and eGFR was only -0.26 (-0.21 in men, -0.22 in women; p < 0.001). In men, the age-adjusted odds ratio (OR) of metabolic syndrome was 1.41 (Group B), 2.45 (Group C), and 2.58 (Group D) in comparison with Group A. In women, the age-adjusted OR of metabolic syndrome was 0.83 (Group B), 5.47 (Group C), and 3.31 (Group D) in comparison with Group A. CONCLUSION: Hyperuricemia is prevalent in the Taiwan population. Hyperuricemia is only weakly associated with renal function, but is strongly associated with metabolic syndrome with or without a low eGFR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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