Total bilirubin modified the association between diabetes and stroke: a cross-sectional study from NHANES 2011–2016
Notice bibliographique
Résumé
Background Total bilirubin (TBIL) has antioxidant and anti-inflammatory properties. This study aimed to determine whether elevated TBIL could modify the association between diabetes and stroke. Method Data were obtained from the National Health and Nutrition Examination Survey 2011–2016. TBIL was stratified by median (10.3 µmol/L). The association between diabetes and stroke was quantified using multivariable logistic regression models. The cut-off concentration for the presence of TBIL modification effects was identified by Johnson-Neyman analyses. Mediation analyses were performed to determine the influence of TBIL on mediating factors that mediate the relationship between diabetes and stroke. Results This cross-sectional study included 16 130 participants, with the mean age of 46.8±0.4 years and 48.5% of men. Diabetes was associated with the presence of stroke at TBIL <10.3 µmol/L (OR=2.19, 95% CI 1.58 to 3.05) but not at TBIL ≥10.3 µmol/L (OR=1.27, 95% CI 0.85 to 1.88) after adjustment for confounders. Above associations were significantly different between the two TBIL concentrations (Pfor interaction=0.03). Moreover, the modification effect of TBIL specifically occurred in men (Pfor interaction=0.02) rather than in women (Pfor interaction=0.08). The cut-off concentration for the presence of TBIL modification effects was 17.05 µmol/L. Additionally, the TBIL of ≥10.3 µmol/L inhibited mediating effects of hypersensitive C reactive protein (mediating effect=0.03, 95% CI −0.15 to 0.22,P=0.72) and systemic immune-inflammation index (mediating effect=0.01, 95% CI −0.01 to 0.04,P=0.29) as compared with the TBIL of <10.3 µmol/L. Conclusions Elevated TBIL modified the association between diabetes and stroke through inhibiting mediating effects of inflammatory factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».