Metabolic Syndrome and the Risk of Preclinical Heart Failure: Insights after 17 Years of Follow-Up from the STANISLAS Cohort
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle