Association of peripheral differential leukocyte counts with dyslipidemia risk in Chinese patients with hypertension: insight from the China Stroke Primary Prevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to examine the association between peripheral differential leukocyte counts and dyslipidemia in a Chinese hypertensive population. A total of 10,866 patients with hypertension were enrolled for a comprehensive assessment of cardiovascular risk factors using data from the China Stroke Primary Prevention Trial. Plasma lipid levels and total leukocyte, neutrophil, and lymphocyte counts were determined according to standard methods. Peripheral differential leukocyte counts were consistently and positively associated with serum total cholesterol (TC), LDL cholesterol (LDL-C), and TG levels (all P < 0.001 for trend), while inversely associated with HDL cholesterol levels ( P < 0.05 for trend). In subsequent analyses where serum lipids were dichotomized (dyslipidemia/normolipidemia), we found that patients in the highest quartile of total leukocyte count (≥7.6 × 10 9 cells/l) had 1.64 times the risk of high TG [95% confidence interval (CI): 1.46, 1.85], 1.34 times the risk of high TC (95% CI: 1.20, 1.50), and 1.24 times the risk of high LDL-C (95% CI: 1.12, 1.39) compared with their counterparts in the lowest quartile of total leukocyte count. Similar patterns were also observed with neutrophils and lymphocytes. In summary, these findings indicate that elevated differential leukocyte counts are directly associated with serum lipid levels and increased odds of dyslipidemia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».