Serum ferritin is a biomarker for liver mortality in the Hemochromatosis and Iron Overload Screening Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We identified no reports of long-term follow-up of participants in hemochromatosis screening programs. We evaluated causes of death and survival in non-C282Y homozygous Canadian participants in the primary care-based hemochromatosis and iron overload screening (HEIRS) study. MATERIAL AND METHODS: Initial screening (IS) included transferrin saturation (TS), serum ferritin (SF), HFE genotyping (C282Y, H63D), and health questionnaire responses. By definition, participants without C282Y or H63D had HFE wt/wt. We linked 20,306 Canadian participants to the Ontario Death Registry for dates and causes of death 9 y after IS. We computed Cox proportional hazards to identify factors with increased death risks and Kaplan-Meier curves to estimate survival of non-C282Y homozygous participants with SF ≤ 1,000 μg/L and > 1,000 μg/dL. RESULTS: There were 19,052 evaluable participants (IS mean age 49 y; 60% women; 93 C282Y homozygotes). There were 988 deaths. Significantly increased hazard ratios for all-cause mortality were positively associated with TS, SF, men, and C282Y homozygosity, and liver disease, diabetes, and heart failure reports. Non-C282Y homozygous participants with SF > 1,000 μg/L had lower survival than those with SF ≤ 1,000 μg/L (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Nine years after initial screening, non-C282Y homozygous participants and SF > 1,000 μg/L was associated with decreased survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».