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Enregistrement W4388979811 · doi:10.14740/jem886

Triglyceride Glucose-Waist Circumference Is Superior to Other Biochemical Indicators for Diagnosing Prehypertension and Hypertension

2023· article· en· W4388979811 sur OpenAlexvenueno aff
Víctor Juan Vera-Ponce, Rosa A. García-Lara, Jenny Raquel Torres-Malca, Joan A. Loayza-Castro, Andrea P. Ramirez-Ortega, Fiorella E. Zuzunaga-Montoya, Cori Raquel Iturregui Paucar, Jhony A. De La Cruz‐Vargas

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrehypertensionWaistInternal medicineBody mass indexReceiver operating characteristicTriglycerideLipid profileGastroenterologyArea under the curveConfidence intervalCardiologyCholesterolEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In situations with economic issues and limited resources, prevention and early detection of hypertension are essential for its control. Diagnosis and treatment require considerable expenses, which could lead to an incomplete diagnosis and, therefore, a higher prevalence. The aim of this study was to evaluate the usefulness of eight biochemical indices as diagnostic tools for prehypertension and hypertension. Methods: This is a diagnostic testing study. The variables were hypertension and prehypertension. Among the markers evaluated were triglycerides/high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), cholesterol/HDL-C, low-density lipoprotein (LDL)/HDL-C, visceral adiposity index, lipid accumulation product, the triglyceride-glucose (TyG) index, TyG-waist circumference (TyG-WC), and TyG-body mass index (TyG-BMI). The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used as a statistical and graphical method to evaluate diagnostic capacity, as well as the area under the curve (AUC) corresponding to each response variable. Sensitivity (Se) and specificity (Sp) were calculated, along with their 95% confidence intervals (95% CIs). Results: The prevalence of undiagnosed prehypertension and hypertension was 6.88% and 2.72%, respectively. The TyG-WC has been the best indicator for both prehypertension: AUC = 0.712 (95% CI: 0.650 - 0.775), cutoff = 762.56, Se = 90.74 (95% CI: 79.70 - 96.92), and Sp = 45.24 (95% CI: 41.61 - 48.92), in terms of diagnostic capacity. The same applies to hypertension: AUC = 0.801 (95% CI: 0.718 - 0.883), cutoff = 862.57, Se = 81.81 (95% CI: 59.72 - 94.81), and Sp = 70.18 (95% CI: 66.84 - 73.35). Conclusions: The TyG-WC is the best diagnostic tool for prehypertension and hypertension; hence, it is necessary to conduct prospective research to verify these findings. If confirmed, the TyG-WC can be used as a marker for the prognosis of these two conditions and, thus, to make decisions about prevention. J Endocrinol Metab. 2023;13(4):135-143 doi: https://doi.org/10.14740/jem886

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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