Metabolic Syndrome and the Risk of Preclinical Heart Failure: Insights after 17 Years of Follow-Up from the STANISLAS Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We used data from people initially free of clinical cardiovascular disease to evaluate the association between metabolic syndrome (MS) and incident preclinical heart failure (pHF). METHODS AND RESULTS: STANISLAS was a familial, single-center, longitudinal prospective cohort study composed of 1,006 families from Nancy, France (median follow-up, 17 years [1993-2016]). Age- and sex-adjusted logistic regression and inverse probability weighting models were used to evaluate the association between MS and pHF, which was defined by diastolic dysfunction, atrial enlargement, ventricular hypertrophy, or elevated natriuretic peptides. Among 944 people who were adults at the first and final visit, those with baseline MS were more likely to be older (63 vs. 61 vs. 59 years of age) and male (73% vs. 55% vs. 45%) compared to people who developed incident MS and people who had no baseline MS, respectively. Furthermore, compared to people without baseline MS, the risk of pHF was numerically larger among people with baseline MS (adjusted odds ratio [aOR] 2.27, 95% CI: 1.07-4.81) and people who developed incident MS (aOR 1.56, 95% CI: 1.00-2.43). Concerning the metabolic determinants of MS, the risk of pHF was most elevated in people with baseline hypertension (aOR 3.19, 95% CI: 1.80-5.63) and elevated waist circumference (aOR 2.59, 95% CI: 1.47-4.57). CONCLUSION: Overall, HF is an important public health concern given the high risk of mortality when patients with MS or elevated fasting glucose become established with the disease. Early aggressive lifestyle modification and medical intervention among patients free of cardiovascular disease with an obese-hypertensive phenotype may be warranted to prevent HF development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».