Trends in Serum AST-to-ALT Ratio Among U.S. Adults: Analysis of the U.S. National Health and Nutrition Examination Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using nationally representative data, we examined the age-, sex-, and ethnic-specific variation in the ratio of serum aspartate aminotransferase and alanine aminotransferase (AST-to-ALT ratio or AAR) of U.S. adults (20+ years). Understanding these subgroup differences in AAR will provide insight into population patterns of these ratios, which provide a basis for normative comparisons for the application of personalized diagnostic information to patients in the clinical setting. Methods: Data for this analysis are based on continuous cycles (1999–2016) of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Results: Within the complete sample (n = 13,731), mean AST and ALT values were similar (∼25 U/L), with higher absolute values, but lower AAR, in males compared with females. From 1999–2000 to 2015–2016 there were consistent sex, age, and ethnic differences in the AAR. Specifically, the AAR for individuals 65+ years was markedly higher in all survey years, with subtle ethnic variation [Mexican Americans (0.95–1.04) Other Hispanic (1.0–1.09), Non-Hispanic White (1.05–1.11), Non-Hispanic Black (1.12–1.22), and Other Ethnicity (1.01–1.17)]. Sex-specific analysis reveals that the lower AAR observed among Mexican Americans is almost entirely accounted for by the markedly lower AAR in men. Conclusion: Future work is necessary to understand these subgroup variations in longer term studies with incident disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».