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Enregistrement W4224310582 · doi:10.3389/fcvm.2022.844550

Risk of Stroke Among Different Metabolic Obesity Phenotypes: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4224310582 sur OpenAlexaboutno aff
Miaomiao Meng, Yixin Guo, Zhuoran Kuang, Lingling Liu, Yefeng Cai, Xiaojia Ni

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangzhou Municipal Science and Technology BureauGuangzhou UniversityGuangzhou University of Chinese Medicine
Mots-clésMedicineOverweightHazard ratioMeta-analysisStroke (engine)Internal medicineObesityProspective cohort studyCohort studyCohortConfidence intervalCochrane Library

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose Overweight/obesity is a modified risk factor for stroke. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the impact of different obesity phenotypes on stroke risk in adults. Methods The PubMed, Embase, and Cochrane Library databases were searched from their inception to 7 March 2021 to identify the prospective cohort studies investigating stroke risk among different metabolic overweight/obesity phenotypes. The methodological quality of the included studies was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale. Pooled hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a random-effects model. Results A total of eleven prospective cohorts (n = 5,609,945 participants) were included in the systematic review, nine of which were included in the meta-analysis. All metabolically unhealthy phenotypes had a higher risk of stroke than the metabolically healthy normal-weight phenotypes, including metabolically unhealthy normal weight (HR = 1.63, 95% CI: 1.41–1.89, I2 = 89.74%, n = 7 cohort studies, 1,042,542 participants), metabolically unhealthy overweight (HR = 1.94, 95% CI: 1.58–2.40, I2 = 91.17%, n = 4 cohort studies, 676,166 participants), and metabolically unhealthy obese (HR = 1.99, 95% CI: 1.66–2.40, I2 = 93.49%, n = 6 cohort studies, 1,035,420 participants) phenotypes. However, no risk of stroke was observed in the populations with metabolically healthy overweight (MHOW) (HR = 1.07, 95% CI: 1.00–1.14, I2 = 69.50%, n = 5 studies, 4,171,943 participants) and metabolically healthy obese (MHO) (HR = 1.07, 95% CI: 0.99–1.16, I2 = 54.82%, n = 8 studies, 5,333,485 participants) phenotypes. The subgroup analyses for the MHO studies suggested that the risk of stroke increased only when the MHO participants were mainly females, from North America, and when the World Health Organization standard was applied to define obesity. In the subgroup analysis of the risk of stroke in MHOW, a longer follow-up duration was also associated with a higher risk of stroke. Conclusion The risk of stroke increase for all metabolically unhealthy phenotypes irrespective of the body mass index (BMI). The associated risk of stroke with metabolic health but high BMI shows substantial heterogeneity, which requires future research considering the impact of sex and transition of the metabolic status on the risk of stroke. Systematic Review Registration The study protocol was prospectively registered in PROSPERO (No. CRD42021251021).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,041
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,276
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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