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Enregistrement W2573445550 · doi:10.3899/jrheum.160792

Sex-specific Relationship of Serum Uric Acid with All-cause Mortality in Adults with Normal Kidney Function: An Observational Study

2017· article· en· W2573445550 sur OpenAlexvenueno aff
Eunjeong Kang, Seung-Sik Hwang, Dong Ki Kim, Kook‐Hwan Oh, Kwon Wook Joo, Yon Su Kim, Hajeong Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineRenal functionUric acidMortality rateObservational studyHyperuricemiaGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explain the clinical effect of serum uric acid (SUA) levels as a risk factor for mortality, considering exclusion of kidney function. METHODS: and who received laboratory study and colonoscopy on the same day were excluded. RESULTS: SUA levels were higher in men than in women (5.7 ± 1.2 mg/dl for men and 4.2 ± 0.9 mg/dl for women, p < 0.001). During 12.3 ± 3.6 years of followup, 1402 deaths occurred among 27,490 participants. About 6.9% of men and 3.1% of women died. The overall mortality rate had a U-shaped association with SUA levels, a U-shaped association in men, and no association in women. There was a significant interaction of sex for the SUA-mortality association (p for interaction = 0.049); therefore, survival analysis was conducted by sex. In men, the lower SUA group had a higher mortality rate after adjustment (SUA ≤ 4.0 mg/dl, adjusted HR 1.413, 95% CI 1.158-1.724, p = 0.001) compared with the reference group (SUA 4.1-6.0 mg/dl). A higher SUA contributed to an insignificant increased mortality in men (> 8.0 mg/dl, adjusted HR 1.140, 95% CI 0.794-1.636, p = 0.479). Women failed to show any significant association between SUA and mortality. CONCLUSION: This study provided novel evidence that SUA-mortality association differed by sex. We demonstrated that a lower SUA was an independent risk factor for all-cause mortality in men with normal kidney function.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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