Ethnicity and Metabolic Syndrome: Implications for Assessment, Management and Prevention
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome (MetS) is a constellation of cardiometabolic risk factors that identifies people at increased risk for type 2 diabetes and cardiovascular disease. While the global prevalence is 20%-25% of the adult population, the prevalence varies across different racial/ethnic populations. In this narrative review, evidence is reviewed regarding the assessment, management and prevention of MetS among people of different racial/ethnic groups. The most popular definition of MetS considers race/ethnicity for assessing waist circumference given differences in visceral adipose tissue and cardiometabolic risk. However, defining race/ethnicity may pose challenges in the clinical setting. Despite 80% of the world's population being of non-European descent, the majority of research on management and prevention has focused on European-derived populations. In these studies, lifestyle management has proven an effective therapy for reversal of MetS, and randomised studies are underway in specific racial/ethnic groups. Given the large number of people at risk for MetS, prevention efforts need to focus at community and population levels. Community-based interventions have begun to show promise, and efforts to improve lifestyle behaviours through alterations in the built environment may be another avenue. However, careful consideration needs to be given to take into account the unique cultural context of the target race/ethnic group.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».