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Enregistrement W2898097352 · doi:10.5539/gjhs.v10n11p136

Prevalence of Metabolic Syndrome and Its Components in Workers of a High-Level Educational Institution, Cartagena-Colombia

2018· article· en· W2898097352 sur OpenAlexvenueno aff
Luzdaris De Avila, Esmeria Tapia, Diana Díaz, Raimundo Castro-Orozco

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de San BuenaventuraDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésHypertriglyceridemiaMetabolic syndromeMedicineWaistAbdominal obesityPhysical examinationBlood pressureCircumferenceAnthropometryDemographyCross-sectional studyInternal medicineGerontologyEnvironmental healthCholesterolObesityTriglyceridePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the prevalence of metabolic syndrome, components and their relationship in workers of a higher education institution of Cartagena-Colombia. An analytical cross-sectional study was carried out, with a probabilistic sample of 162 workers in a higher education institution. Sociodemographic data were recorded, physical examination including abdominal circumference, blood pressure, height, weight, as well as clinical tests of lipid laboratory (total cholesterol, HDL cholesterol and triglycerides) and fasting glycemia determined by colorimetric and enzymatic methods. The parameters established by the American Heart Association-AHA were used to identify metabolic syndrome. A prevalence of metabolic syndrome of 11.1% was estimated. The most frequent components among individuals with metabolic syndrome were: increase in abdominal circumference (83.3%), hypertriglyceridemia (66.7%) and low levels of HDL-c (50.0%). The elevation of the abdominal perimeter was the most frequent component. No statistical evidence of association between any of the components of the syndrome was found. These evidences suggest to improve the life habits of the workers evaluated, in terms of their nutrition and physical activity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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