Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome is described by the clustering of several risk factors for Type 2 diabetes and cardiovascular disease. Lipid disorder, obesity, diabetes in general and high blood pressure are collectively defined as risk factors for cardiovascular disease triggered by metabolic syndrome. The metabolic syndromes have a correlation with the variations in genetic susceptibility, nutritional regiment, physical exercise, chronological age and gender which play direct role in the incidence of metabolic syndrome and its side effects. There are several definitions of Metabolic Syndrome in the World: World Health Organization's (WHO), The NCEP Adult Treatment Panel (ATP) III and the International Diabetes Federation (IDF). It appears that the female type 2 diabetic patients need to change their life style to halt the burden of cardiovascular complications in type 2 diabetic patients . Clinicians should significantly consider screening all people regardless of age for abnormalities in glucose level. Early treatment in people with abnormal glucose level constitutes a strategy of preventing type 2 diabetes mellitus and metabolic syndrome. Studies about metabolic syndrome have shown that females were more affected than males. This may be due to the specific characteristics in the lifestyle changes between females and males diabetic patients. Postmenopausal status might be a predictor of metabolic syndrome. Some related factors of metabolic syndrome among postmenopausal women may increase cardiovascular risk in postmenopausal women. J Endocrinol Metab. 2012;2(4-5):166-170 doi: https://doi.org/10.4021/jem118e
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».