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Enregistrement W2264970901 · doi:10.1186/s13223-015-0108-7

Association between allergic rhinitis and metabolic conditions: a nationwide survey in Korea

2016· article· en· W2264970901 sur OpenAlexvenueno aff
In Cheol Hwang, Yong Joo Lee, Hong Yup Ahn, Sang Min Lee

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Health Industry Development Institute
Mots-clésMedicineOdds ratioLogistic regressionMetabolic syndromeConfidence intervalPopulationDiseaseEpidemiologyNational Health and Nutrition Examination SurveyBlood pressureInternal medicineCross-sectional studyProspective cohort studyDemographyEnvironmental healthObesityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accumulating evidence indicates a strong correlation between allergic disease and cardiovascular risks. In spite of this, the data concerning the association between allergic rhinitis (AR) and cardiovascular risks is sparse and conflicting. This study aimed to investigate the association between AR prevalence and metabolic syndrome (MetS) in a large-scale, population-based survey, while considering the relevant risk factors. METHODS: A nationwide cross-sectional study was conducted based on data from 30,590 subjects aged 19 years and older, from the Korean National Health and Nutrition Survey 2007-2013. The odds ratios (ORs) and 95 % confidence intervals (CIs) of AR prevalence, based on MetS status and the presence of any MetS component, were calculated using multiple logistic regression analyses. RESULTS: Regarding the characteristics of patients with AR and/or MetS, some variables had significant associations with disease in inverse directions for AR and MetS. Multivariate logistic analysis, with adjustments for demographic variables and health habits, indicated that AR prevalence was significantly lower in subjects with MetS (OR 0.84; 95 % CI 0.76-0.93), high blood pressure (OR 0.85; 95 % CI 0.77-0.94), or impaired fasting glucose (OR 0.81; 95 % CI 0.73-0.89). Furthermore, high blood pressure and impaired fasting glucose were significant predictors for reduced AR prevalence, independently of other MetS components. CONCLUSION: In this population, AR was diagnosed less frequently in subjects with metabolic conditions. Well-designed prospective studies allowing for medical service utilization and collaborative basic research are warranted to elucidate the mechanism responsible for this inverse relationship.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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