Uric Acid and Prevalence of Hypertension in a General Population of Japanese: ISSA-CKD Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is uncertainty surrounding the causal relationship between serum uric acid and hypertension. The aim was to investigate the association between serum uric acid and prevalence of hypertension in a general population of Japanese. METHODS: This was a population-based cross-sectional study using health check-up data of the residents of the Iki City, Nagasaki Prefecture, Japan. A total of 7,484 participants aged 30 years or older were included in this study. Serum uric acid was classified into four groups: group 1 (< 357 µmol/L (< 6 mg/dL)), group 2 (357 - 415 µmol/L (6 - 6.9 mg/dL)), group 3 (416 - 475 µmol/L (7 - 7.9 mg/dL)) and group 4 (≥ 476 µmol/L (≥ 8 mg/dL)). Hypertension was defined as blood pressure (BP) levels of ≥ 140/90 mm Hg or use of BP lowering medications. RESULTS: Hypertension was observed among 3,467 participants (prevalence 46.3%). The prevalence of hypertension increased with elevation of serum uric acid levels: 42.8% in group 1, 55.0% in group 2, 57.6% in group 3 and 59.8% in group 4 (P < 0.001 for trend). This association was significant even after adjustment for other risk factors including age, sex, current smoking, current alcohol intake, obesity, diabetes, dyslipidemia, estimated glomerular filtration rate and proteinuria: odds ratios (95% confidence intervals) were 1.50 (1.28 - 1.77) for group 2, 1.58 (1.25 - 1.99) for group 3 and 1.89 (1.36 - 2.64) for group 4 compared with the reference group of group 1 (P < 0.001 for trend). CONCLUSIONS: Serum uric acid was clearly associated with prevalence of hypertension in a general population of Japanese.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».