Clinical analysis for relationship between fasting blood glucose level and cardiovascular risk factors in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the relationship between fasting blood glucose level and ardiovascular risk factors in elderly people. Methods Totally,378 healthy elderly people aged over 60 years were examined in our hospital,including body mass index (BMI),blood pressure,fasting plasma glucose,lipid profiles,uric acid and fibrinogens (FIB). They were divided into three groups based on the criteria for fasting blood glucose level set by American Diabetes Association (ADA): normal fasting blood glucose (NFG)?impaired fasting blood glucose (IFG) and type-2 diabetes (2-DM) and their cardiovascular risk factors were compared and analyzed. Results There were 284 elderly people in NFG,54 in IFG and 40 in 2-DM (newly diagnosed) groups. BMI,diastolic blood pressure (DBP), total cholesterol (TC),triglyceride (TG) and FIB were much higher in 2-DM group than those in NFG group ( P 0.05). Level of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) was lower in 2-DM group than that in NFG group ( P 0.05. BMI in IFG group was significantly higher than that in NFG group ( P 0.05). DBP,TC,TG and FIB in 2-DM group were significantly higher and HDL-C was significantly lower than those in IFG group,respectively ( P 0.05). Conclusions The results mentioned above clearly show that the ADA criteria for pre-diabetes status (at the stage with abnormal fasting blood glucose) would significantly underestimate cardiovascular risk factors in the elderly.A new diagnosis of pre-diabetes status is needed to identify high-risk individuals and reduce prevalence of cardiovascular diseases in elderly.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».