Gout and the risk of type 2 diabetes among men with a high cardiovascular risk profile
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the independent relation between a history of gout and the future risk of type 2 diabetes among men with a high cardiovascular risk profile. METHODS: We prospectively examined over a 6-yr period the relation between gout and the risk of incident type 2 diabetes in 11 351 male participants from the Multiple Risk Factor Intervention Trial (MRFIT). Incident diabetes was defined based on the American Diabetes Association (ADA) criteria for epidemiological studies. Cox proportional hazards regression was used to adjust for potential confounders. RESULTS: We documented 1215 new cases of type 2 diabetes. After adjusting for age, BMI, smoking, family history of type 2 diabetes, alcohol intake, dietary factors and presence of individual components of the metabolic syndrome, the multivariate relative risk (RR) for incident type 2 diabetes among men with gout at baseline, as compared with men without gout, was 1.34 (95% CI 1.09, 1.64). When we further adjusted for serum uric acid levels, the association remained significant (RR 1.26; 95% CI 1.02, 1.54). When we updated the status of gout annually during follow-up as a time-varying covariate, the association remained similar. The association also remained similar in our subgroup analyses by major covariates (P-values for interaction >0.16). CONCLUSIONS: These findings from men with a high cardiovascular risk profile suggest that men with gout are at a higher future risk of type 2 diabetes independent of other known risk factors. These data expand on well-established, cross-sectional associations between hyperuricaemia, gout and the metabolic syndrome, and extend the link to the future risk of type 2 diabetes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».