Association between metabolic syndrome and risk of incident dementia in UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The association between metabolic syndrome (MetS) and incident dementia remains inconclusive. METHODS: In 176,249 dementia-free UK Biobank participants aged ≥60 years at baseline, Cox proportional-hazards models were used to investigate the association between MetS and incident dementia. MetS was defined as the presence of ≥3 of the following: elevated waist circumference, triglycerides, blood pressure, blood glucose, and reduced high-density lipoprotein cholesterol. RESULTS: Over 15 years of follow-up (median = 12.3), 5255 participants developed dementia. MetS was associated with an increased risk of incident dementia (hazard ratio [HR]: 1.12, 95% confidence interval [CI]: 1.06, 1.18). The association remained consistent when restricting to longer follow-up intervals: >5 to 10 years (HR: 1.17, 95% CI: 1.07, 1.27) and >10 years (HR: 1.22, 95% CI: 1.12, 1.32). Stronger associations were observed in those with ≥4 MetS components and in apolipoprotein-E (APOE)-ε4 non-carriers. DISCUSSION: In this large population-based prospective cohort, MetS was associated with an increased risk of dementia. HIGHLIGHTS: MetS was associated with a 12% increased risk of incident all-cause dementia. Associations remained similar after restricting the analysis to those with longer follow-up. The presence of four or five MetS components was significantly associated with dementia. Stronger associations were observed in those with a low genetic risk for dementia.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».