Performances comparées du HDL-cholestérol et du ratio cholestérol total/HDL pour le dépistage du syndrome métabolique chez des adultes du Sud-Bénin (Afrique de l’Ouest)
Notice bibliographique
Résumé
Les critères de définition du Syndrome métabolique (SMet) n’identifient pas convenablement les sujets d’origine africaine à risque. L’objectif était de déterminer lequel du ratio cholestérol total/HDL-cholestérol (CT/HDL-C) et du HDL-Cholestérol est le meilleur prédicteur du SMet chez les adultes béninois. L’étude de type transversal, issue d’une enquête longitudinale sur le risque cardiométabolique a inclu 416 sujets âgés de 29 à 69 ans. Les composantes du SMet considérées sont : l’obésité abdominale, la tension artérielle élevée, la glycémie élevée, le HDL-C bas et les triglycérides élevés. La comparaison des aires sous les courbes (AUC) de la « fonction d’efficacité du récepteur » (ROC) de prédiction de l’existence deux composantes du SMet autre que l’obésité abdominale, a permis de déterminer le meilleur prédicteur. Les prévalences du SMet étaient de 13,9% selon la définition harmonisée, 12,3% lorsque le HDL-C bas est remplacée par CT/HDL-C élevé. Les prévalences du HDL-bas et du CT/HDL-C élevé sont de 37,7% et 22,6%, respectivement. Pour le dépistage du SMet, l’AUC du CT/HDL-C est de 0,69 (IC 95% 0,61-0,77) chez les femmes et 0,68 (IC 95% 0,59-0,77) chez les hommes. L’AUC du HDL-C est de 0,45 (IC 95% 0,37-0,53) chez les femmes et 0,40 (IC 95% 0,30-0,44) chez les hommes. Le HDL-C et le CT/HDL-C ont une faible capacité prédictive pour le SMet, mais la composante CT/HDL-C prédit mieux le SMet que le HDL-C isolé. Toutefois, l’utilisation de l’un ou l’autre des deux paramètres ne modifie pas substantiellement la prévalence du SMet dans la population d’étude.© 2016 International Formulae Group. All rights reserved.Mots clés: Syndrome métabolique, lipoprotéines, ratio CT/HDL-C, Sud-BéninEnglish Title: Comparative performance of HDL-cholesterol and total cholesterol / HDL ratio for screening of metabolic syndrome in Southern Benin adults (West Africa)English AbstractCurrent definition criteria of the metabolic syndrome (MetS) do not adequately identify at risk African origin subjects. The objective was to determine which of total cholesterol/HDL-cholesterol (TC/HDL-C) and HDL-cholesterol is the best predictor of metabolic syndrome (SMet) in Benin adults. This cross-sectional study was nested in a four-year follow-up study on cardiometabolic risk factors and included 416 adults aged 29-69 years. Components of MetS considered were abdominal obesity, high blood pressure (BP), high fasting glucose, low HDL-C and high triglycerides. Areas under the "Receiver operator characteristic" curves (AUC)for CT/HDL-C and HDL-C in predicting the presence of at least two other components of SMet were compared in order to determine the best predictor of SMet. The prevalence of SMet was 13.9%, when replacing low HDL-C by high TC/HDL-C and 15.3% when both dyslipidemia indicators are combined. The prevalence of low HDL-C and high TC/HDL-C was 37.7% and 22.6%, respectively (p<0.001). Screening for SMet, the AUC of TC/HDL-C were 0.69 (95% CI 0.61-0.77) for women and 0.68 (95% CI 0.59-0.77) in men. The AUC of HDL-C were 0.45 (95% CI 0.37-0.53) for women and 0.40 (95% CI 0.30-0.44) for men. Both TC/HDL-C and HDL-C showed some weak predictive values for SMet, but TC/HDL-C ratio predicted SMet better than HDL-C.© 2016 International Formulae Group. All rights reserved.Keywords: Metabolic syndrome, lipoprotein, ratio CT/HDL-C, Southern Benin
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».