The prediction of Metabolic Syndrome alterations is improved by combining waist circumference and handgrip strength measurements compared to either alone
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adiposity is a major component of the metabolic syndrome (MetS), low muscle strength has also been identified as a risk factor for MetS and for cardiovascular disease. We describe the prevalence of MetS and evaluate the relationship between muscle strength, anthropometric measures of adiposity, and associations with the cluster of the components of MetS, in a middle-income country. METHODS: MetS was defined by the International Diabetes Federation criteria. To assess the association between anthropometric variables (waist circumference (WC), waist-to-hip ratio (W/H), body mass index (BMI)), strength (handgrip/kg bodyweight (HGS/BW)) and the cluster of MetS, we created a MetS score. For each alteration (high triglycerides, low HDLc, dysglycemia, or high blood pressure) one point was conferred. To evaluate the association an index of fat:muscle and MetS score, participants were divided into 9 groups based on combinations of sex-specific tertiles of WC and HGS/BW. RESULTS: The overall prevalence of MetS in the 5,026 participants (64% women; mean age 51.2 years) was 42%. Lower HGS/BW, and higher WC, BMI, and W/H were associated with a higher MetS score. Amongst the 9 HGS/BW:WC groups, participants in the lowest tertile of HGS/BW and the highest tertile of WC had a higher MetS score (OR = 4.69 in women and OR = 8.25 in men;p < 0.01) compared to those in the highest tertile of HGS/BW and in the lowest tertile of WC. CONCLUSION: WC was the principal risk factor for a high MetS score and an inverse association between HGS/BW and MetS score was found. Combining these anthropometric measures improved the prediction of metabolic alterations over either alone.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 découle