Utility of <scp>TG</scp>/<scp>HDL</scp>‐c ratio as a predictor of mortality and cardiovascular disease in patients with chronic kidney disease undergoing hemodialysis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The triglyceride/high-density cholesterol-lipoprotein (TG/HDL-c) is a biomarker of cardiovascular events and mortality. In hemodialysis patients, the evidence is controversial. A systematic review was carried out in the Medline, Scopus, Embase, Web of Science, and Pubmed databases to identify the relevant cohort studies on cardiovascular events and mortality in hemodialysis patients the role of TG/HDL-c as a risk factor. Four cohort-type studies were evaluated, with a total of 52,579 hemodialysis patients. Three studies conducted in Asian populations and one study in the United States had the highest percentage of the sample (50,673 patients). The elevated TG/HDL-c ratio is associated with better survival, and there is a consistent gradual inverse association between TG/HDL-c and mortality in all analysis subgroups. In the decile categorization of the exposure variable, a 21% decrease in the risk of cardiovascular mortality and a 15% decrease in all-cause mortality in the highest decile compared to the reference group (D10 aHR = 0.79; 95% CI: 0.69-0.91 and D10 aHR = 0.85; 95%CI: 0.78-0.92). Our results show that the TG/HDL-c ratio is a protective factor for cardiovascular outcomes and mortality in the American population and a risk factor for them in the population from Asia.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».