Association between upper leg length and metabolic syndrome among US elderly participants-results from the NHANES (2009-2010).
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between upper leg length (ULL) and metabolic syndrome (MetS) in older adults. METHODS: Data was collected from National Health and Nutritional Examination Survey (NHANES, 2009-2010). 786 individuals (385 males and 401 females) who were 60 years of age or older were included in this analysis. MetS was defined as having at least three of following conditions, i.e., central obesity, dyslipidemia, insulin resistance, and hypertension based on National Cholesterol Education Program guidelines. ULL was grouped into gender-specific tertiles. RESULTS: 328 (41.7%) of participants were categorized as having MetS (38.7% in men and 49.1% in women, P = 0.002). Compared to individuals in the 1(st) tertile (T1) of ULL, those in the 3(rd) tertile (T3) had lower levels of triglycerides (120.8 vs. 153.1 mg/dL, P = 0.045), waist circumference (100.7 vs. 104.2 cm, P = 0.049), and systolic blood pressure (126.7 vs. 131.4 mmHg, P = 0.005), but higher levels of high-density-lipoprotein cholesterol (58.1 vs. 52.4 mg/dL, P = 0.024). The odds ratios (95% CI) of MetS from multivariate logistic regression were 0.57 (0.32-1.03) for individuals in the T2 of ULL and 0.39 (0.24-0.64) for individuals in the T3 of ULL, respectively (P-value for the trend 0.022). CONCLUSIONS: ULL was negatively associated with MetS in older adults. Further research is needed to identify potential mechanisms.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».