WOMEN IN THE AGE GROUP OF 20 TO 50 YEARS ARE LESS PRONE TO DEVELOP NAFLD IN KERALA, SOUTH INDIA: A POPULATION BASED STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Aim To investigate frequency, gender-specific differences and impact of polymorphisms in Non alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) among the population of Kerala State, South India with a high incidence of type 2 Diabetes Mellitus (Type 2 DM). Methods In a Community based study, data were collected on anthropometry, blood pressure, morbidity patterns and Ultrasound was carried out in 484 subjects. 121 subjects were excluded due to other findings on ultrasonography, hepatitis B and C. 363 subjects, 126 with NAFLD (cases) and 237 with no NAFLD (controls) were evaluated. Blood samples collected after 12 hours fasting were analysed for blood glucose, Liver Function Tests, Lipid profile and Genetic studies for MTP polymorphisms. Results A low prevalence of NAFLD was noted in women below the age of 50 years (P<0.05). Prevalence of Type 2 DM was 14% and more common in men (P=0.002). Mean BMI was 25.5 for the NAFLD group and 23.2 for controls (p< 0.001). Women with NAFLD had higher BMI (P=0.003), systolic blood pressure (SBP) (P=0.030), LDL (P=0.001), HDL (P=0.001) and alkaline phosphatase (P<0.001) than men with NAFLD. Women with NAFLD had increased total cholesterol, higher AST/ALT ratio, (P<0.001) and diastolic BP (P=0.061) compared to women controls. Microsomal triglyceride transfer protein (MTP) T-substitution at -493 was significantly more common in NAFLD than controls (P=0.003). High prevalence was noted among females as carriers (P=0.002). More than 80% of the T-allele carriers were females in the 20-50 years of age group, compared to 25% among males. Conclusion Women under 50 years of age had less NAFLD but more often had type 2 DM, metabolic syndrome, high BMI and the MTP -493 mutation.. The specific age cut-off, for differences, indicates that estrogens may play an important role.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».