The effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome using latent class causal analysis method in the Iranian population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of metabolic syndrome is increasing worldwide. Clinical guidelines consider metabolic syndrome as an all or none medical condition. One proposed method for classifying metabolic syndrome is latent class analysis (LCA). One approach to causal inference in LCA is using propensity score (PS) methods. The aim of this study was to investigate the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome using the method of latent class causal analysis. METHODS: In this study, we used data from the Tehran Lipid and Glucose Cohort Study (TLGS). 4857 participants aged over 20 years with complete information on exposure (smoking) and confounders in the third phase (2005-2008) were included. Metabolic syndrome was evaluated as outcome and latent variable in LCA in the data of the fifth phase (2014-2015). The step-by-step procedure for conducting causal inference in LCA included: (1) PS estimation and evaluation of overlap, (2) calculation of inverse probability-of-treatment weighting (IPTW), (3) PS matching, (4) evaluating balance of confounding variables between exposure groups, and (5) conducting LCA using the weighted or matched data set. RESULTS: Based on the results of IPTW which compared the low, medium and high risk classes of metabolic syndrome (compared to a class without metabolic syndrome), no association was found between smoking and the metabolic syndrome latent classes. PS matching which compared low and moderate risk classes compared to class without metabolic syndrome, showed that smoking increases the probability of being in the low-risk class of metabolic syndrome (OR: 2.19; 95% CI: 1.32, 3.63). In the unadjusted analysis, smoking increased the chances of being in the low-risk (OR: 1.45; 95% CI: 1.01, 2.08) and moderate-risk (OR: 1.68; 95% CI: 1.18, 2.40) classes of metabolic syndrome compared to the class without metabolic syndrome. CONCLUSIONS: Based on the results, the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome can be different based on the type of PS method. In adjusted analysis, no relationship was observed between smoking and moderate-risk and high-risk classes of metabolic syndrome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».