Age and Sex Differences in the Clustering of Metabolic Syndrome Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The metabolic syndrome is a general term given to a clustering of cardiometabolic risk factors that may consist of different phenotype combinations. The purpose of this study was to determine the prevalence of the different combinations of factors that make up the metabolic syndrome as defined by the National Cholesterol Education Program and to examine their association with all-cause mortality in younger and older men and women. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 2,784 men and 3,240 women from the Third National Health and Nutrition Examination Survey with public-access mortality data linkage (follow-up=14.2±0.2 years) were studied. RESULTS: Metabolic syndrome was present in 26% of younger (aged≤65 years) and 55.0% of older (aged>65 years) participants. The most prevalent metabolic syndrome combination was the clustering of high triglycerides, low HDL cholesterol, and elevated blood pressure in younger men (4.8%) and triglycerides, HDL cholesterol, and elevated waist circumference in younger women (4.2%). The presence of all five metabolic syndrome factors was the most common metabolic syndrome combination in both older men (8.0%) and women (9.2%). Variation existed in how metabolic syndrome combinations were associated with mortality. In younger adults, having all five metabolic syndrome factors was most strongly associated with mortality risk, whereas in older men, none of metabolic syndrome combinations were associated with mortality. In older women, having elevated glucose or low HDL as one of the metabolic syndrome components was most strongly associated with mortality risk. CONCLUSIONS: Metabolic syndrome is a heterogeneous entity with age and sex variation in component clusters that may have important implications for interpreting the association between metabolic syndrome and mortality risk. Thus, metabolic syndrome used as a whole may mask important differences in assessing health and mortality risk.
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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 | 0,000 | 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 ».