Metabolic syndrome (MetS) and associated factors in middle-aged women: a cross-sectional study in Northeast Brazil
Notice bibliographique
Résumé
We determined the prevalence of Metabolic Syndrome (MetS) and associated factors in 419 women (aged 40 to 65 years) in Northeast Brazil in a cross-sectional study conducted from April to November 2013. We defined MetS using the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III) criteria. Socio-demographic variables, reproductive factors, lifestyle factors, anthropometrics, body composition, quality of life, and physical performance were assessed for their associations. We constructed multivariate Poisson regression models to estimate prevalence rate ratios (PRR) and 95% confidence intervals (CI). We identified 275 (65.6%) cases of MetS. The three most prevalent indicators were obesity (73.5%), reduced high-density lipoprotein level (63.0%), and elevated blood pressure (60.9%). In the final adjusted model, black race (PR 1.30, 95% CI: 1.07-1.57), lower grip strength/body mass index (PR 1.31, 95% CI: 1.15-1.50), and low estradiol levels (PR 1.17, 95% CI: 1.00-1.35) were associated with MetS. MetS is a long-term threat to the health of middle-aged women and a potential public health burden. These results may help in developing health promotion strategies to prevent morbidity and mortality associated with MetS in this vulnerable population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».