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Enregistrement W2150532926 · doi:10.1177/0009922808315214

Impact of Increasing Adiposity in Hyperlipidemic Children

2008· article· en· W2150532926 sur OpenAlexaff
Saul Miller, Cedric Manlhiot, Nita Chahal, Geraldine Cullen-Dean, Louise Bannister, Brian W. McCrindle

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexHyperlipidemiaInternal medicineOverweightTriglycerideLipid profileCholesterolEndocrinologyObesityHigh-density lipoproteinDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite lifestyle management, children with high-risk hyperlipidemias may become overweight, and this may further adversely impact their lipid profile. Regression analysis was used to determine changes over time in adiposity and their association with lipid profiles and other risk factors for hyperlipidemic children followed in a lipid disorder clinic. 184 patients were included. Median age at presentation was 7 years (2-17 years), and median duration of follow-up was 9 years (5-20 years). Mean initial total cholesterol was 6.9+/-1.6 mmol/L, low-density lipoproteins were 5.2+/-1.7 mmol/L, high-density lipoproteins were 1.2 +/- 0.4 mmol/L, triglycerides were 1.1+/-0.8 mmol/L, and body mass index z score was +0.4+/-1.0. A significant increase in body mass index z score (+0.032/year, P< .001) was observed. There was an associated significant increase in total cholesterol and triglyceride levels and decrease in high-density lipoprotein levels over time. Worsening adiposity is prevalent in hyperlipidemic children and adversely affects their lipid profiles and cardiovascular risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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