Comparison of different definitions of metabolic syndrome and their associations with non-alcoholic fatty liver disease: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is considered an important risk factor for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). The aim of this study was to measure the prevalence of MetS based on six different MetS definitions and compare the performance of various definitions for identifying diabetes, hypertension, and dyslipidemia among NAFLD patients. Methods: The definitions compared were those developed by the World Health Organization (WHO), National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP-ATP III), International Diabetes Federation (IDF), American Association of Clinical Endocrinologists (AACE), American Heart Association/National Heart, Lung and Blood Institute (AHA/NHLBI), and Interim Joint Statement "harmonized" criteria. Receiver operator characteristic (ROC) curves were plotted for the six MetS definitions with NAFLD diagnosis. The diagnosis for NAFLD was established based on liver imaging or biopsy compatible with fatty liver disease. Results: . The most prevalent MetS component was dyslipidemia (83%), followed by hypertension (60%), obesity (61%), and diabetes (57%). The prevalence of MetS according to the WHO, NCEP/ATP-III, IDF, AACE, AHA/NHLBI, and harmonized criteria was 69%, 59%, 54%, 64%, 78%, and 79%, respectively. The highest area under the ROC curve for diabetes and hypertension was with the WHO definition (0.7405) and (0.8120), respectively. Conclusions: The prevalence of MetS in NAFLD patients varies according to the definitions of MetS employed. The modified WHO definition appeared to be most useful for the screening of MetS in NAFLD patients.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».