Association between the triglyceride-glucose index and arterial stiffness: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown a strong association between the triglyceride-glucose (TyG) index, a simple marker of insulin resistance, and various metabolic diseases. We performed a systematic review of the interaction between the TyG index and arterial stiffness. METHODS: Relevant observational studies assessing the association between the TyG index and arterial stiffness were thoroughly searched in PubMed, Embase, and Scopus, and a manual search of the preprint server was conducted. A random-effects model was utilized to analyze the data. The risk of bias for the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A pooled effect size estimate with a random-effects model was used for the meta-analysis. RESULTS: Thirteen observational studies comprising 48,332 subjects were included. Of these, 2 were prospective cohort studies, and the remaining 11 were cross-sectional studies. According to the results of the analysis, the risk of developing high arterial stiffness was 1.85 times greater for those in the highest TyG index subgroup versus the lowest group (risk ratio [RR]: 1.85, 95% confidence interval: 1.54-2.33, I2 = 70%, P < .001). Consistent results were observed when the index was analyzed as a continuous variable (RR: 1.46, 95% confidence interval: 1.32-1.61, I2 = 77%, P < .001). A sensitivity analysis excluding each of the studies one by one yielded similar results (RRs for categorical variables: 1.67-1.94, P all <.001; RRs for continuous variables: 1.37-1.48, P all <.001). A subgroup analysis showed that different characteristics of the study subjects, such as type of study design, age, population, disease status, (including hypertension and diabetes), and pulse wave velocity measurement methods had no substantial effect on the results (P for subgroup analysis, all >0.05). CONCLUSIONS: A relatively high TyG index might be linked to an increased incidence of arterial stiffness.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».