Association of Metabolic Syndrome With Serum Uric Acid Level in Male Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is a type of the inflammatory diseases that is a known risk factor for many conditions, including type 2 diabetes mellitus (DM) and cardiovascular disease (CVD). Preventing or managing of MetS involves biomarkers for early identification or predicting the risk of developing the condition. The association between serum uric acid (SUA) and MetS in a large population of Korean male workers was investigated. Methods: We conducted a cross-sectional study of 9,191 male workers who comprised 6,626 daytime workers (DW) and 2,565 shift workers (SW) aged 20 - 58 years who had undergone regular health check-up in 2021. Body mass index (BMI), waist circumference (WC), blood pressure (BP), white blood cell count (WBC), biochemical parameters including SUA, liver enzymes, lipid profile and serum creatinine (Cr) were measured and participants responded to a questionnaire on health-related behavior. Participants were placed in quartiles based on their SUA levels. Associations between SUA and the prevalence of MetS or metabolic components (MS) were explored using multiple logistic regression analysis. Results: The overall prevalence of MetS was 24.6%, and the prevalence of MetS in DW was significantly higher than in SW (25.8% vs. 21.7%, P = 0.001). The prevalence of MetS, number of MS, and number of SW were positively correlated with SUA levels, as were all other variables except age, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) and prevalence of DM, which were negatively correlated with SUA levels. After adjusting for multiple potential confounders, the odds ratio (OR) for MetS of the highest SUA quartile compared to the reference was 1.86 (95% confidence interval (CI): 1.60 - 2.15); however, after adjusting for BMI, it was 1.32 (95% CI: 1.12 - 1.54). The SUA level was also associated with high BP, high fasting plasma glucose (FPG) and hypertriglyceridemia after full adjustment. Notably, hypertriglyceridemia was also associated with a high-normal SUA level. Conclusions: SUA levels may be independent predictors of MetS in Korean male workers. Hypertriglyceridemia is closely associated with SUA levels. J Endocrinol Metab. 2024;14(1):21-32 doi: https://doi.org/10.14740/jem927
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».