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Enregistrement W2806923326 · doi:10.1186/s12944-018-0752-2

Six-year time-trend analysis of dyslipidemia among adults in Newfoundland and Labrador: findings from the laboratory information system between 2009 and 2014

2018· article· en· W2806923326 sur OpenAlexafffundabout
Pardis Pedram, Erfan Aref‐Eshghi, Hensley H. Mariathas, Oliver Hurley, Marshall Godwin, Pauline Duke, Masoud Mahdavian, Shabnam Asghari

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health Research
Mots-clésDyslipidemiaLipidologyClinical chemistryLipid profileMedicineInternal medicineConfoundingCholesterolClinical nutritionDemographyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dyslipidemia, an increased level of total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density-lipoprotein cholesterol (LDL-C) and decreased level of high-density-lipoprotein cholesterol (HDL-C), is one of the most important risk factors for cardiovascular disease. We examined the six-year trend of dyslipidemia in Newfoundland and Labrador (NL), a Canadian province with a historically high prevalence of dyslipidemia. METHODS: A serial cross-sectional study on all of the laboratory lipid tests available from 2009 to 2014 was performed. Dyslipidemia for every lipid component was defined using the Canadian Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Dyslipidemia. The annual dyslipidemia rates for each component of serum lipid was examined. A fixed and random effect model was applied to adjust for confounding variables (sex and age) and random effects (residual variation in dyslipidemia over the years and redundancies caused by individuals being tested multiple times during the study period). RESULTS: Between 2009 and 2014, a total of 875,208 records (mean age: 56.9 ± 14.1, 47.6% males) containing a lipid profile were identified. The prevalence of HDL-C and LDL-C dyslipidemia significantly decreased during this period (HDL-C: 35.8% in 2009 [95% CI 35.5-36.1], to 29.0% in 2014 [95% CI: 28.8-29.2], P = 0.03, and LDL-C: 35.2% in 2009 [95% CI: 34.9-35.4] to 32.1% in 2014 [95% CI: 31.9-32.3], P = 0.02). A stratification by sex, revealed no significant trend for any lipid element in females; however, in men, the previously observed trends were intensified and a new decreasing trend in dyslipidemia of TC was appeared (TC: 34.1% [95% CI 33.7-34.5] to 32.3% [95%CI: 32.0-32.6], p < 0.02, HDL-C: 33.8% (95%CI: 33.3-34.2) to 24.0% (95% CI: 23.7-24.3)], P < 0.01, LDL-C: 32.9% (95%CI:32.5-33.3) to 28.6 (95%CI: 28.3-28.9), P < 0.001). Adjustment for confounding factors and removing the residual noise by modeling the random effects did not change the significance. CONCLUSION: This study demonstrates a significant downward trend in the prevalence of LDL-C, HDL-C, and TC dyslipidemia, exclusively in men. These trends could be the result of males being the primary target for cardiovascular risk management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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