MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405192760 · doi:10.3389/fcvm.2024.1438817

Association between waist-to-hip ratio and risk of myocardial infarction: a systematic evaluation and meta-analysis

2024· review· en· W4405192760 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaojuan Zhang, Liu Yang, Cong Xiao, Jiacong Li, Tao Hu, Linfeng Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionMeta-analysisInternal medicineCardiologyWaist–hip ratioWaistBody mass index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Myocardial infarction(MI) is one of the most serious health threats. Despite the increasing number of clinical methods used to predict the onset of MI, the prediction of MI is still unsatisfactory and necessitates new methods. Objective To systematically review observational studies from the past two decades on the association between waist-to-hip ratio (WHR) and MI risk. Methods Original literature on the correlation between WHR and MI was searched in PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, Science Direct, CNKI, and Wanfang up to January 31, 2024. Two researchers independently screened, extracted data, and assessed quality using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Revman5.3. Meta-analysis with Stata 16.0 calculated the combined Odd ratio (OR) for WHR and MI risk. Heterogeneity was assessed with the I2 statistic to select the appropriate effects model. Subgroup analysis, meta-regression, sensitivity analysis, and funnel plots tested for heterogeneity and publication bias. Results A total of 22 observational studies were included, involving 709,093 participants. The meta-analysis showed that an elevated WHR was significantly associated with an increased risk of MI, with a pooled odds ratio (OR) of 1.98 [95% Confidence interval (CI): 1.75–2.24] and high heterogeneity (I2 = 91.5%, P < 0.0001). Subgroup analysis revealed a stronger association between WHR and MI in women (OR: 1.99, 95% CI: 1.43–2.77) compared to men (OR: 1.74, 95% CI: 1.36–2.22). Regional analysis indicated that the association between WHR and MI risk was highest in Asian populations (OR: 2.93 95% CI: 1.61–5.33), followed by American (OR: 1.73, 95% CI: 1.45–2.08) and European populations (OR: 2.19, 95% CI: 1.49–3.22). Sensitivity analysis demonstrated that the results remained stable after excluding one study. Conclusion In the general adult population, a higher WHR is a potentially significant association for MI and has predictive value for MI.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,046
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Cardiovascular MedicineMême sujetCardiovascular Function and Risk FactorsTravaux en français237 207