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Enregistrement W2949532993 · doi:10.1089/met.2018.0136

Metabolic Syndrome Components and Long-Term Incidence of Cardiovascular Disease in Eastern Mediterranean Region: A 13-Year Population-Based Cohort Study

2019· article· en· W2949532993 sur OpenAlexaff
Marjan Mansourian, Media Babahajiani, Tohid Jafari‐Koshki, Hamidreza Roohafza, Masoumeh Sadeghi, Nizal Sarrafzadegan

Notice bibliographique

RevueMetabolic Syndrome and Related Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeOdds ratioHazard ratioWaistInternal medicineConfidence intervalIncidence (geometry)CohortPopulationBlood pressureDiseaseLogistic regressionWaist-to-height ratioCohort studyDemographyBody mass indexObesityEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The risk of cardiovascular events in individuals with metabolic syndrome (MetS) is higher than in general populations. We aimed at assessing the association between cardiovascular disease (CVD) and MetS and at identifying triple components that are the most predictive of future CVD events. Methods: Data on 1387 CVD-free individuals recruited in an ongoing cohort in Isfahan, Iran (ICS) were analyzed. This included serum tests and health and lifestyle questionnaires measured at baseline in 2001, 2007, and 2013. The association between CVD and MetS, irrespective of composing components, was evaluated by using logistic regression. The hazard ratio (HR) of CVD events after MetS diagnosis was calculated for different combinations by using Cox PH regression. Results: The prevalence of MetS was 34.4% at baseline, 19.5% of which was with diabetes. The prevalence of hypertension (blood pressure [BP]) and hyperglycemia (fasting plasma glucose [FPG]) increased over time. Irrespective of composing components, the odds of developing CVD in MetS individuals was higher than in those who did not develop MetS with adjusted odds ratio = 1.76; 95% confidence intervals (CI) = 1.22–2.55. Among the five most prevalent triple combinations, there was a significant association between CVD incidence and high-density lipoprotein + BP + waist circumference combination only with HR = 1.66; 95% CI = 1.04–2.67. Conclusion: Some MetS components are more likely to result in CVD. Identifying the most predictive components could help in the timely initiation of proper interventions rather than waiting for all MetS components or symptoms of CVD.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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