Clinical usefulness of lipid ratios to identify men and women with metabolic syndrome: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Waist circumference, a metabolic syndrome (MetSy) criterion, is not routinely measured in clinical practice making early identification of individuals with MetSy challenging. It has been argued that ratios of commonly measured parameters such as lipids and lipoproteins may be an acceptable alternative for identifying individuals with MetSy. The objective of our study was to explore clinical utility of lipid ratios to identify men and women with MetSy; and to explore the association between lipid ratios and the number of MetSy components. METHODS: Men and women (N = 797) of Aboriginal, Chinese, European, and South Asian origin (35-60 years), recruited across ranges of body mass index (BMI), with no diagnosed cardiovascular disease (CVD) or on medications to treat CVD risk factors were assessed for anthropometrics, family history of CVD, MetSy components (waist circumference, blood pressure, glucose, triglycerides (TG), high-density-lipoprotein-cholesterol (HDL-C)), low-density-lipoprotein-cholesterol (LDL-C), nonHDL-C, and health-related behaviours. RESULTS: Mean levels of lipid ratios significantly increased with increasing number of MetSy components in men and women (p < 0.05). After adjustment for age, ethnicity, smoking, alcohol consumption, physical activity, family history of CVD and BMI, (and menopausal status in women), all lipid ratios were associated with the number of MetSy components in men and women (Poisson regression, p < 0.001). Compared to the rest of the lipid ratios (ROC curve analysis), TG/HDL-C was best able to discriminate between individuals with and without MetSy (AUC = 0.869 (95% CI: 0.830, 0.908) men; AUC = 0.872 (95% CI: 0.832, 0.912) women). The discriminatory power of TC/HDL-C and nonHDL-C/HDL-C to identify individuals with MetSY was the same (for both ratios, AUC = 0.793 (95% CI: 0.744, 0.842) men; 0.818 (95% CI: 0.772, 0.864) women). Additionally, LDL-C/HDL-C was a good marker for women (AUC = 0.759 (95% CI: 0.706, 0.812)), but not for men (AUC = 0.689 (95% CI: 0.631, 0.748)). Based on a multiethnic sample, we identified TG/HDL-C cut-off values of 1.62 in men and 1.18 in women that were best able to discriminate between men and women with and without MetSY. CONCLUSIONS: Our results indicate that TG/HDL-C is a superior marker to identify men and women with MetSy compared to TC/HDL-C, LDL-C/HDL-C, and nonHDL-C/HDL-C.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».