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Enregistrement W4387234357 · doi:10.3329/bsmmuj.v16i3.68299

Prevalence of metabolic syndrome, its continuous severity score, and correlated cardiovascular risk among postmenopausal women of a selected rural area of Bangladesh

2023· article· en· W4387234357 sur OpenAlexaff
Lingkan Barua, Fardina Rahman Omi, Rijwan Bhuiyan, Muhammed Shahriar Zaman, Muhammad Aziz Rahman, Mithila Faruque

Notice bibliographique

RevueBangabandhu Sheikh Mujib Medical University Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeObesityBody mass indexInternal medicineDiabetes mellitusCorrelationDemographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Our primary objective was to estimate the prevalence of metabolic syndrome (MetS) among postmenopausal women (PMW) and evaluate the correlation of its severity score with the risk of cardiovascular diseases (CVD). In addition, we compared the distribution of CVD risk and risk factors among PMW with or without MetS. Methods: We recruited 265 PMW of 40-70 years of age from February to December 2016 who had no CVD. The MetS was defined according to modified Adult Treatment Panel III criteria and MetS severity score was constructed using a standardized Z score. CVD risk was assessed using the lab-based Globorisk score. Results: About 35.1% of the PMW had MetS. The proportion of central obesity, generalized obesity, physical inactivity, diabetes, and hypertension were higher among those with MetS than those without. A highly significant CVD risk score difference (P<0.001) was observed between the subjects with or without MetS. Similarly, CVD risk showed a significant linear correlation (P<0.001) with the MetS severity score, which was adjusted for several confounders. Conclusion: One-third of PMW in a selected rural area of Bangladesh had MetS and its severity score showed a significant correlation with CVD risk. A large-scale study is warranted to confirm the current findings with more precision. Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University Journal 2023;16(3): 133-138

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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