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Enregistrement W2154121929 · doi:10.2337/dc10-0942

Age and Sex Differences in the Clustering of Metabolic Syndrome Factors

2010· article· en· W2154121929 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Kuk, Chris I. Ardern

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMetabolic syndromeMedicineNational Cholesterol Education ProgramWaistDiabetes mellitusInternal medicineNational Health and Nutrition Examination SurveyGerontologyEndocrinologyObesityPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations207
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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