A-206 Association of Lipids and Glucose with High-sensitivity CRP (hs-CRP) in a Community-based Adult Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Research and clinical studies have established a pivotal role of inflammation in the development and progression of both cardiac and vascular diseases, responsive to injurious factors such as smoking, hypertension, dyslipidemia, and hyperglycemia. This study analyzed the association of various lipids, HbA1c and glucose with high-sensitivity CRP (hs-CRP), a marker of low-grade chronic inflammation, in a community-based adult population. Methods Data analysis was carried out on within-collection results obtained from adults (> = 20 yrs) from 2019 to 2022. Tests included hs-CRP, with cholesterol (n = 74 560), triglycerides (n = 74 551), LDL-C (n = 73 426), HDL-C (n = 74 458), non-HDL-C (n = 69 808), ApoB (n = 3122), Lp(a) (n = 4444), fasting glucose (n = 42 954) or HbA1c (n = 62 486). All tests were performed on Roche Cobas instrumentation. Chi square tests were performed to evaluate the association between each lipid and glycemic indicator with hs-CRP. Relative risk (RR) and odds ratio (OR) were calculated to assess the strength of the association. Results Chi-square test demonstrated association of hs-CRP with HDL-C, triglycerides, HbA1c, non-HDL-C, LDL-C, fasting glucose, cholesterol and ApoB, but not Lp(a). Increased risk and odds to have elevated hs-CRP (3.0 -10.0 mg/L) were observed with abnormal glucose and lipid levels. Higher RR and OR were seen with decreased HDL-C and elevated HbA1c, fasting glucose, triglycerides, and non-HDL-C. Slightly increased RR and OR were also observed with elevated LDL-C, ApoB, but not Lp(a). Conclusion Glucose and most lipid parameters were associated with hs-CRP. Stronger association was observed with HDL-C and carbohydrates (glucose and triglycerides), followed by triglycerides-rich non-HDL-C. LDL-C, ApoB and cholesterol had weaker association, and Lp(a) had no association with hs-CRP. This observation from a large data set from a community population may provide helpful insight to prevention and clinical management of low-grade chronic inflammation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».