Association of “hypertriglyceridemic waist” with increased 5-year risk of subclinical atherosclerosis in a multi-ethnic population: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertriglyceridemic waist (HTGW), which incorporates measures of waist circumference and levels of triglyceride in blood, could act as an early-stage predictor to identify the individuals at high-risk for subclinical atherosclerosis. Previous studies have explored the cross-sectional association between HTGW and atherosclerosis; however, understanding how this association might change over time is necessary. This study will assess the association between HTGW with 5-year subclinical carotid atherosclerosis. METHODS: ), and plaque presence). Family history of cardiovascular disease, sociodemographic measures (age, sex, ethnicity, income level, maximum education), and traditional risk factors (systolic blood pressure, smoking status, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, body mass index) were incorporated into the models of association. These models used multiple linear regression and logistic regression. RESULTS: Baseline HTGW phenotype is a statistically significant and clinically meaningful predictor of 5-year intima media thickness (β = 0.08 [0.04, 0.11], p < 0.001), total area (β = 0.20 [0.07, 0.33], p = 0.002), and plaque presence (OR = 2.17 [1.13, 4.19], p = 0.02) compared to the non-HTGW group independent of sociodemographic factors and family history. However, this association is no longer significant after adjusting for the traditional risk factors of atherosclerosis (p = 0.27, p = 0.45, p = 0.66, respectively). Moreover, change in status of HTGW phenotype does not correlate with change in indices of atherosclerosis over 5 years. CONCLUSIONS: Our results suggest that when the traditional risk factors of atherosclerosis are known, HTGW may not offer additional value as a predictor of subclinical atherosclerosis progression over 5 years.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».