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Enregistrement W2984914227 · doi:10.1080/03630242.2019.1688445

Metabolic syndrome (MetS) and associated factors in middle-aged women: a cross-sectional study in Northeast Brazil

2019· article· en· W2984914227 sur OpenAlexaff
Mayle Andrade Moreira, Afshin Vafaei, Saionara Maria Aires da Câmara, Rafaela Andrade do Nascimento, Maria Socorro Medeiros de Morais, Maria das Graças Almeida, Álvaro Campos Cavalcanti Maciel

Notice bibliographique

RevueWomen & Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePoisson regressionMetabolic syndromeBody mass indexDemographyObesityAnthropometryCross-sectional studyConfidence intervalNational Cholesterol Education ProgramOdds ratioGerontologyPopulationWaistEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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