Association between liver fat level and risk of hypertension: evidence from a Chinese health examination dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension development is predominantly influenced by inflammation, excessive fat deposition, and metabolic irregularities. Among these factors, liver fat accumulation is a critical metabolic disorder. However, the quantification of liver fat levels and its associated risk for hypertension incidence remain ambiguous. This project is designed to explore the association between liver fat levels and the risk of hypertension in a healthy population. METHODS: This cross-sectional study involved 4955 participants from the Health Management Center at Henan Provincial People's Hospital who were surveyed between February 2020 and February 2023. Participants were categorized into four groups based on liver fat quartiles. Subgroup analyses, restricted cubic spline regression models, and logistic regression were utilized to assess the association between liver fat levels and hypertension risk. The relationships between liver fat levels and inflammatory markers were examined using multiple linear regression models. Additionally, a mediation analysis was conducted to explore the role of inflammatory factors in the relationship between liver fat and hypertension risk. RESULTS: Participants with hypertension exhibited greater liver fat levels than did those without hypertension. An increased risk of hypertension was associated with elevated liver fat levels, even after adjusting for other covariates [Q4 vs. Q1 in model II: odds ratio (OR = 1.28), 95% confidence interval (CI) = 1.04-1.59, P = 0.022; P for trend = 0.039]. A nonlinear relationship was observed between liver fat level and hypertension risk, with a notable increase in hypertension risk occurring at liver fat levels greater than 8.65%. Additionally, a positive correlation was found between inflammatory markers and liver fat levels. A mediation effect of 4.76% was noted, linking hypertension risk and liver fat levels through neutrophils. CONCLUSION: Liver fat levels exceeding 8.65% significantly elevated the risk of hypertension. Inflammatory factors serve as crucial mediators of the relationship between liver fat and hypertension.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».