Metabolic syndrome and risk of coronary heart disease in a Pakistani cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the relation of the metabolic insulin resistance syndrome (M-IRS) with coronary heart disease (CHD) in Pakistani patients. SUBJECTS: 200 patients with angiographic disease (CHD(+)) matched with 200 patients with chest pain without occlusive disease (CHD(-)). DESIGN: Prospective case-control study. SETTING: Tertiary referral cardiology unit in Pakistan. RESULTS: M-IRS was present in 37% of CHD(+) versus 27% of CHD(-) patients by criteria for white patients or 47% versus 42%, respectively, by Asian criteria (p < 0.001). After adjustment for other risk factors, M-IRS was not a significant predictor for CHD or angiographic disease. Age (p = 0.03), smoking (p < 0.001), diabetes-years (p = 0.003), sialic acid (p = 0.01), and creatinine (p = 0.008) accounted for the excess risk of CHD. Similarly, age (p = 0.005), creatinine (p < 0.001), cigarette pack-years (p = 0.02), diabetes-years (p = 0.003), and sialic acid (p = 0.08) were predictors of greater angiographic disease. M-IRS differed between Pakistani and white patients, as waist circumference correlated weakly (r = -0.03-0.08, p = 0.45-0.52) with triglycerides, high density lipoprotein cholesterol, systolic blood pressure, or glucose. Sialic acid was the only inflammatory marker associated with M-IRS. CONCLUSIONS: Despite strong associations between individual risk factors associated with M-IRS and a univariate association between M-IRS and CHD in native Pakistanis, the principal discriminant risk factors in this group are age, smoking, inflammation, diabetes-years, and impaired renal function. The poor sensitivity of M-IRS for CHD reflects the high underlying prevalence of M-IRS, thus reducing sensitivity, confounding by other urban lifestyle traits, or a lack of association of waist circumference with M-IRS risk factors. The definition of M-IRS may have to be revised to increase its power as a discriminant risk factor for CHD in Pakistani populations.
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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) | 0,001 | 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 ».