Non-high-density-lipoprotein cholesterol and cardiovascular risk factors among adolescents with and without impaired fasting glucose
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate how non-high-density-lipoprotein (non-HDL) is associated with impaired fasting glucose (IFG) and clustered metabolic risk (MR) factors among adolescents, we pooled 2764 adolescents, aged 12-19 years, from the National Health and Nutrition Examination Survey from 3 time periods (1999-2000, 2001-2002, and 2003-2004) who were free of diabetes and had fasted overnight for this analysis. IFG was defined as 100 <or= glucose <or= 125 mg.dL-1. Age- and sex-specific cut-offs were used for 4 MR factors: higher levels of triglycerides, waist circumference, blood pressure, and lower levels of HDL. Clustered MR was defined as having any 2 of the 4 factors. Overall, approximately 11% of adolescents had IFG. The mean level of non-HDL cholesterol was much higher in those with IFG than in those without IFG, with adjustment for certain confounding variables (121.4 vs. 110.1 mg.dL-1; p < 0.05). This difference could still be observed in adolescents with one or more clustered MR factors. However, there were no statistical differences in low-density-lipoprotein (LDL) level. Compared with those who were without IFG and not at high levels of non-HDL - after adjustment for age, sex, race, current smoking, and body mass index - the odds of having clustered MR factors were 1.08 (95% CI, 0.65-1.82) for those with IFG and low non-HDL cholesterol, 3.55 (2.29-5.48) for those without IFG but with high non-HDL cholesterol, and 10.10 (3.67-27.80) for those with both IFG and high non-HDL cholesterol. Moreover, those with IFG and at increased risk of obesity were more likely to have higher levels of non-HDL cholesterol (odds ratio (95% CI): 4.41 (2.28-8.50)), compared with those without IFG and not at increased risk of obesity. In summary, prediabetic adolescents with IFG and high levels of non-HDL cholesterol are more likely to have clustered MR factors. Thus, the levels of non-HDL cholesterol may be an important indicator in monitoring cardiovascular disease risk among adolescents with IFG.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».