The Most Important Predictors of Metabolic Syndrome Persistence after 10-year Follow-Up: YHHP Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is one of the world's largest health epidemics, and its management is a major challenge worldwide. The aim of this 10-year follow-up study was to assess the most important predictors of MetS persistence among an Iranian adult population. Methods: In this cohort study, 887 out of 2000 participants with MetS aged 20–74 years in the central part of Iran were followed-up for about 10 years from 2005–2006 to 2015–2016. MetS was defined based on the criteria of NCEP-ATP III adopted for the Iranian population. Cox proportional hazards regression was conducted to evaluate the predictors of MetS persistence in crude- and multivariate-adjusted models. Results: Our analyses showed that 648 out of 887 participants (73%) completed the follow-up and 565 (87.2%) of them had persistence of MetS after 10-year follow-up. There was a significant association between age, weight, body mass index, triglyceride, and waist circumference in participants who had MetS compared to those without MetS after 10-year follow-up ( P < 0.05). There was a direct association between increases in the mean changes of systolic/diastolic blood pressure, waist circumference, and low HDL-C and risk of MetS persistence after adjusting the model for sex and age in the total population ( P trend < 0.05). The trends were the same for women except in diastolic blood pressure. After adjustment for potential confounders, the risk of MetS persistence in men was significantly higher than women (HR = 1.98, 95% CI: 1.38–2.85, Ptrend = 0.001). Conclusions: Most of the risk factors of MetS were positively associated with persistence of MetS. Therefore, modification of lifestyle is recommended to reduce MetS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».