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Enregistrement W4206821368 · doi:10.1161/circ.137.suppl_1.p168

Abstract P168: The Association of Longitudinal Changes in Metabolic Syndrome With Incident Heart Failure: The Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study

2018· article· en· W4206821368 sur OpenAlexaff
Tolulope Adesiyun, Lucia Kwak, Kavita Sharma, Vijay Nambi, Erin D. Michos, Ian J. Neeland, Roger S. Blumenthal, Christie M. Ballantyne, Elizabeth Selvin, Josef Coresh, Chiadi E. Ndumele

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelHypertriglyceridemiaHeart failureMetabolic syndromeWaistCardiologyAtherosclerosis Risk in CommunitiesDiabetes mellitusBlood pressureRisk factorConfidence intervalBody mass indexObesityCholesterolEndocrinologyTriglyceride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metabolic syndrome (MS) is a risk factor for the development of heart failure (HF). However, little is known about how changes in MS over time are associated with HF risk. Hypothesis: We hypothesized that increasing MS components over time and a longer duration of MS would be associated with greater HF risk. Methods: We studied 8,104 participants at ARIC Visit 4 (1996-98) without baseline HF, coronary heart disease or diabetes. MS components were defined using AHA/NHLBI criteria for waist circumference, hyperglycemia, elevated blood pressure, low HDL-C and hypertriglyceridemia, and MS was diagnosed if ≥ 3 criteria were present. Using data on MS components from Visit 1 (1987-89) through 4, we used multivariate Cox regression models to evaluate associations of changes in MS components over time and duration of MS with incident HF occurring after Visit 4. Results: The mean age was 63 years (+/-6), with 58% female. Over a median follow-up of 16 years, there were 902 HF events. Compared to those without MS at Visits 1 and 4, those with MS at both time points had a hazard ratio (HR) for HF of 1.87 (95% CI 1.60-2.19), while those with no MS at Visit 1 but MS at Visit 4 (HR 1.38; 95% CI 1.16-1.64) and those with MS at Visit 1 but not at Visit 4 (1.51; 95% CI 1.13-2.00) had more modest risk associations. Among those without MS at Visit 1, those with 0 MS components at both Visits 1 and 4 had lowest HF risk (reference), with progressively higher risk seen for those who increased to 1-2 (HR 1.66; 95% CI 1.06-2.61), 3 (HR 2.15; 95% CI 1.37-3.38) and 4-5 (HR 2.55; 95% CI 1.58-4.13) MS components by Visit 4. Duration of MS had a positive association with HF risk (Figure), with a HR of 1.08 (95% CI 1.06-1.10) per year of MS duration. Conclusions: Progression in MS components over time and a longer duration of MS are associated with increased HF risk. Given the cardiovascular implications of these findings, particularly for the growing number of individuals developing MS components at an early age, strategies to prevent MS onset and progression should be implemented widely.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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