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Enregistrement W4401728595 · doi:10.1186/s12944-024-02254-2

Relationship of the trajectory of the triglyceride-glucose index with heart failure: the Kailuan study

2024· article· en· W4401728595 sur OpenAlexaff
Huancong Zheng, Kuangyi Wu, Weiqiang Wu, Zegui Huang, Xianxuan Wang, Peng Fu, Yuxian Wang, Zekai Chen, Zefeng Cai, Zhiwei Cai, Yulong Lan, Shouling Wu, Youren Chen

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSpecial Fund Project for Science and Technology Innovation Strategy of Guangdong Province
Mots-clésLipidologyHeart failureIndex (typography)TriglycerideMedicineClinical chemistryInternal medicineCardiologyClinical nutritionCholesterolComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A high triglyceride-glucose index (TyG) is associated with a higher risk of incident heart failure. However, the effects of longitudinal patterns of TyG index on the risk of heart failure remain to be characterized. Therefore, in the present study, we aimed to characterize the relationship between the trajectory of TyG index and the risk of heart failure. METHODS: We performed a prospective study of 56,149 participants in the Kailuan study who attended three consecutive surveys in 2006-2007, 2008-2009, and 2010-2011 and had no history of heart failure or cancer before the third wave survey (2010-2011). The TyG index was calculated as ln [fasting triglycerides (mg/dL) × fasting plasma glucose (mg/dL)/2], and we used latent mixture modeling to characterize the trajectory of the TyG index over the period 2006-2010. Additionally, Cox proportional risk models were used to calculate the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) for incident heart failure for the various TyG index trajectory groups. RESULTS: From 2006 to 2010, four different TyG trajectories were identified: low-stable (n = 13,554; range, 7.98-8.07), moderate low-stable (n = 29,435; range, 8.60-8.65), moderate high-stable (n = 11,262; range, 9.31-9.30), and elevated-stable (n = 1,898; range, 10.04-10.25). A total of 1,312 new heart failure events occurred during a median follow-up period of 10.04 years. After adjustment for potential confounders, the hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for incident heart failure for the elevated-stable, moderate high-stable, and moderate low-stable groups were 1.55 (1.15, 2.08), 1.32 (1.08, 1.60), and 1.17 (0.99, 1.37), respectively, compared to the low-stable group. CONCLUSIONS: Higher TyG index trajectories were associated with a higher risk of heart failure. This suggests that monitoring TyG index trajectory may help identify individuals at high risk for heart failure and highlights the importance of early control of blood glucose and lipids for the prevention of heart failure.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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