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Enregistrement W2922524496 · doi:10.1161/circ.139.suppl_1.p220

Abstract P220: Whole Blood Selenium Concentration is Inversely Associated With Prevalence of Stroke: Results From the Canadian Health Measures Survey and the US National Health and Nutrition Examine Survey

2019· article· en· W2922524496 sur OpenAlexaffabout
Xue Feng Hu, Saverio Stranges, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNational Health and Nutrition Examination SurveyMedicineStroke (engine)SeleniumCross-sectional studyLogistic regressionInternal medicineObservational studyPhysical therapyEnvironmental healthPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Each year, over 140,000 Americans and 10,000 Canadians die from stroke. Selenium is an essential trace element involved in antioxidant and anti-inflammatory processes, as well as in intracellular redox regulation and modulation. Observational studies have suggested that Se may have beneficial effects on certain cancer and cardiovascular outcomes. Hypothesis: We assessed the hypothesis that blood selenium concentration might be inversely associated with prevalence of stroke and the relationship between blood selenium and prevalence of stroke would be non-linear. Methods: Adult respondents (aged 20 and over) from the Canadian Health Measures Survey (CHMS 2007-2011, n = 7065) and the US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES 2011-2012, n = 5030) were analyzed. Age, sex, and other major risk factors for stroke were comparable between the two datasets. Whole blood and urinary selenium were measured in the CHMS, whole blood and serum selenium were measured in the NHANES. First, we examined the differences in selenium concentrations by stroke status. Second, we used logistic regressions to investigate the difference in prevalence of stroke by whole blood Se tertiles, adjusting for established risk factors. Third, we quantified the potential non-linear association between Se and stroke by restricted cubic spline regression. Results: A total of 82 (1.16%) and 202 (4.02%) stroke cases were identified in CHMS and NHANES, respectively. Respondents with stroke had lower Se levels comparing with those without stroke, with a mean difference of 16 μg/L in CHMS and 12 μg/L in NHANES, respectively. Respondents with high blood selenium concentration (tertile 3) had a lower prevalence of stroke compared to those with low selenium concentration (tertile 1). The adjusted odds ratios were 0.38 (95% CI: 0.15, 0.92) and 0.57 (95% CI: 0.31, 1.03) for CHMS and NHANES, respectively. A continuous decreasing trend of stroke with whole blood selenium was observed in CHMS, whereas the curve plateaued starting at 190 μg/L for NHANES, based on cubic restricted spline regression. Each 10-μg/L increase in whole blood selenium was associated with a 14% decreased prevalence of stroke in CHMS and 19% in NHANES. Sensitivity analysis using serum and urinary selenium demonstrate that our results were consistent across different selenium biomarkers. Conclusion: We observed inverse cross-sectional associations between whole blood Se and prevalence of stroke in representative samples of the Canadian and the US population.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,267
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 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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