MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310272037 · doi:10.1186/s12944-022-01732-9

Evaluating the use of novel atherogenicity indices and insulin resistance surrogate markers in predicting the risk of coronary artery disease: a case‒control investigation with comparison to traditional biomarkers

2022· article· en· W4310272037 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceMedicineInternal medicineBody mass indexConfoundingCoronary artery diseaseLipidologyClinical nutritionTriglycerideDiabetes mellitusCholesterolEndocrinologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Due to the contribution of coronary artery disease (CAD) to serious cardiovascular events, determining biomarkers that could robustly predict its risk would be of utmost importance. Thus, this research was designed to assess the value of traditional cardio-metabolic indices, and more novel atherogenicity indices and insulin resistance surrogate markers in the identification of individuals at risk of CAD. METHODS: A case‒control survey was conducted, in which 3085 individuals were enrolled. Their clinical and biochemical data were gathered at baseline. The investigated indices included the atherogenic index of plasma (AIP), triglyceride-glucose (TyG) index, TyG-body mass index (TyG-BMI), lipoprotein combine index (LCI), cholesterol index (CHOLINDEX), Castelli's risk indices-I, II (CRI-I, CRI-II), and metabolic score for insulin resistance (METS - IR). To examine the relationship between these variables and CAD risk, multiple regression analyses adjusted for potential confounders were conducted. RESULTS: Overall, 774 angiographically confirmed CAD patients (mean age = 54 years) were compared with 3085 controls (mean age = 51 years). Higher triglyceride, total cholesterol and fasting blood sugar levels and lower HDL-C levels were related to an elevated risk of CAD (P-for-trend < 0.001), while the direct association between increased serum LDL-C concentrations and a greater risk of CAD only became apparent when excluding those with diabetes, and statin users. Among novel indices, greater values of the majority of these markers, including AIP, CRI-I, and -II, CHOLINDEX, LCI, and TyG-index, in comparison to the lower values, significantly elevated CAD risk (P-for-trend < 0.001). CONCLUSION: According to the current findings, novel atherogenicity indices and insulin resistance surrogate markers, in particular, AIP, CRI-I and II, CHOLINDEX, LCI, and TyG-index, may be useful in predicting CAD risk.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,226 · 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