Predictors of Metabolic Syndrome in Participants of a Cardiac Rehabilitation Program
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome increases the risk of all-cause mortality, cardiovascular mortality and cardiovascular events in patients with cardiovascular disease (CVD). This study assessed the predictors of metabolic syndrome, both its incidence and resolution in a cohort of cardiac rehabilitation program graduates. Methods. A total of 154 and 80 participants without and with metabolic syndrome respectively were followed for 48 months. Anthropometric measurements, metabolic risk factors, and quality of life were assessed at baseline and at 48 months. Logistic regression models were used to assess the predictors of metabolic syndrome onset and resolution. Results. Increasing waist circumference (OR 1.175, P ≤ 0.001) was an independent predictor for incident metabolic syndrome (R(2) for model = 0.46). Increasing waist circumference (OR 1.234, P ≤ 0.001), decreasing HDL-C (OR 0.027, P = 0.005), and increasing triglycerides (OR 3.005, P = 0.003) were predictors of metabolic syndrome resolution. Conclusion. Patients with CVD that further develop metabolic syndrome are particularly susceptible for the cascade of cardiovascular events and mortality. Increasing waist circumference confers a higher risk for future onset of metabolic syndrome in this group of patients. They will require closer follow-up and should be targeted for further prevention strategies after cardiac rehabilitation program completion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».