Notice bibliographique
Résumé
Background: It is suggested that targeted screening for hemochromatosis and iron overload may be worthwhile. The aim of this study was to examine uric acid as a potential indicator of the presence of iron overload. Methods: We analyzed adults aged 20 and older in the National Health and Nutrition Examination Survey 1999 to 2002. We computed logistic regressions controlling for age, sex, race/ethnicity, liver or kidney condition, and alcohol use to see the relationship between combinations of uric acid and ferritin with the outcomes of elevated liver enzymes and proteinuria. Results: In unadjusted analyses, 20.7% of individuals with high uric acid had high ferritin levels versus 8.8% of individuals with low uric acid levels (P < .001). Individuals with both elevated uric acid and elevated ferritin levels had significantly higher liver enzymes than individuals with either elevated uric acid or ferritin. With low uric acid and low ferritin as the reference category, individuals with high uric acid and high ferritin were significantly more likely to also have proteinuria (odds ratio, 2.66; 95% CI, 1.82–3.91). Conclusions: Elevated levels of uric acid is associated with elevated ferritin levels and may serve as a risk stratification variable for presence of iron overload and hemochromatosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,021 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,022 |
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 ».