P2-33 The impact of the metabolic syndrome on cardiometabolic and inflammatory profiles among Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
Background The metabolic syndrome (MetSyn) is known as a precursor condition for a spectrum of cardiometabolic complications including type 2 diabetes and cardiovascular disease. The present analysis aimed to quantify the differences in serum levels of cardiometabolic and inflammatory markers across the number of MetSyn components among Canadian adults. Methods Serum levels of apolipoprotein A1 and B (ApoA1, B), creatine, total cholesterol/HDL cholesterol ratio (TC:HDL), C reactive protein (CRP), fibrinogen, glycosylated haemoglobin (HbA1c) and homocysteine were extracted from 1920 adults from the Canadian Health Measures Survey (CHMS). The definition of MetSyn components was based on the National Cholesterol Education Program, Adult Treatment Panel III criteria. Generalised linear models adjusted for age, sex, physical activity, smoking and ethnicity were used to quantify the relationship between select markers and number of MetSyn components. Results Among survey subjects, 11.4% had MetSyn with 59.6% having at least one component. We observed several significant relationships between markers with increasing numbers of MetSyn components. Mean levels of ApoB, creatine, (TC:HDL), CRP, fibrinogen, HbA1c increased significantly as the numbers of MetSyn components increased whereas levels of ApoA1 decreased (p<0.05). Conclusions Our results suggest that increasing numbers of metabolic syndrome components are associated with an elevated level of both markers of chronic low-grade inflammation and intermediate disease. Our findings support previous work showing that persons with MetSyn are a clinically relevant population with underlying pathogenesis that could benefit from early treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».