Metabolic Syndrome Components and Long-Term Incidence of Cardiovascular Disease in Eastern Mediterranean Region: A 13-Year Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».