The Association Between Total Percent Fat and Serum Uric Acid in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Serum uric acid (SUA) has been proven to be closely associated with metabolic abnormalities, including obesity. This study aimed to investigate the detailed relationship between total percent fat (TPF) and SUA among adults. Methods: Briefly, 23,715 adults aged 18-59 years in the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2018 were included in this study. Multivariable linear regression models were used to examine the association between TPF and SUA. Subgroup analyses stratified by sex and obesity status were also performed by multivariable linear regression. Then, fitted smoothing curves and generalized additive models were also applied to address the non-linear relationship between TPF and SUA. Finally, a recursive algorithm was used to calculate the inflection point in the non-linear relationship and a two-segment piecewise linear regression model was used to analyze the relationship between TPF and SUA on both sides of the inflection point. Results: There were 15,808 (66.7%) obese individuals in all 23,715 participants. In the fully adjusted model, there was a positive association between TPF and SUA (β = 0.99, 95% CI: 0.73-1.26). Besides, this positive association remained statistically significant in subgroup analyses stratified by sex and obesity status. Interestingly, in males, the association of TPF and SUA was an inverted U-shaped curve (inflection point: 34.3%). Conclusion: Our study revealed a significant positive relationship between TPF and SUA among adults and this association remained statistically significant when stratified by sex and obesity status, but the shape of the smoothing curve in males differed from that in females.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».