Sex difference in the association of serum uric acid with metabolic syndrome and its components: a cross-sectional study in a Chinese Yi population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Since the association between serum uric acid (SUA) and metabolic syndrome (MetS) has been reported extensively, it remains unclear whether SUA is associated with MetS and its components in a Chinese Yi population. METHODS: This study recruited 1,903 people (912 men, 991 women) older than 18 years old from the Liangshan region in Sichuan province. Anthropometric measurements and biochemical indexes were measured by a standard protocol. SUA levels were divided into four quartiles by sex. RESULTS: The prevalence of hyperuricemia and MetS is 21.0% and 17.1%, respectively. The levels of SUA were positively correlated with waist circumference, body mass index and triglycerides while negatively correlated with high-density lipoprotein cholesterol in both sexes. Increased SUA levels were accompanied with prevalence of MetS and several components in both sexes (P < 0.05). Men with the highest SUA quartile had an increased risk of MetS [OR (95% CI): 3.101 (1.281-7.504)], and men with higher SUA levels had an increased risk of central obesity, high blood pressure and hypertriglyceridemia compared to the lowest SUA quartile. Women with higher SUA levels had an increased risk of MetS, central obesity, hypertriglyceridemia and a lower risk of high blood pressure compared to the lowest SUA quartile. CONCLUSIONS: SUA levels were closely associated with MetS and several components by sex in Chinese Yi population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».