MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410477280 · doi:10.3389/fendo.2025.1524786

Association between triglyceride-glucose index and the risk of cardiometabolic diseases in metabolically healthy obese individuals: a prospective cohort study

2025· article· en· W4410477280 sur OpenAlexaff
Yanjuan Chen, Weiqiang Wu, Zefeng Cai, Kuangyi Wu, Huancong Zheng, Peng Fu, Yuxian Wang, Xianxuan Wang, Yulong Lan, Shuohua Chen, Shouling Wu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineDiabetes mellitusObesityHyperlipidemiaTriglycerideConfoundingQuartileProspective cohort studyBody mass indexType 2 diabetesStroke (engine)Incidence (geometry)EndocrinologyCholesterolConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Metabolically healthy obese (MHO) individuals meet the criteria for obesity with normal blood glucose and lipid metabolism parameters, absence of hypertension, and no concurrent cardiovascular diseases. However, the association between the triglyceride-glucose (TyG) index and the risk of cardiometabolic disease (CMD) in MHO individuals remains unclear. Methods and results This study included obese individuals who underwent health examinations at Kailuan Group from 2006 to 2010, whom without a history of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, cardiovascular disease, as the study participants. A total of 4750 participants were included in this study. The TyG index was calculated as ln[TG (mg/dL) × FPG (mg/dL)/2] and divided into four groups based on quartiles: Q1 group (<8.18); Q2 group (8.18-8.41); Q3 group (8.42-8.62); Q4 group (≥8.63). The Cox proportional hazards model was used to assess the relationship between the TyG index and risk of CMD incidence. During a median follow-up period of 11 (IQR 10.3, 11.2) years, 826 participants experienced CMD, among whom 131 participants developed coronary heart disease, 215 participants developed stroke, and 542 participants developed diabetes. After adjusting for multiple confounding factors, compared with the Q1 group, the adjusted HRs (95% CI) for CMD in the Q2-Q4 groups were 1.33 (1.03, 1.65), 1.37 (1.04, 1.82), and 2.04 (1.56, 2.68) ( P <0.0001). A similar trend was found in the subtypes of CMD in coronary heart disease, stroke, and diabetes. Restrictive cubic spline analysis revealed a linear dose-response relationship between the TyG index and the risk of CMD. Conclusions A high TyG index increases the risk of CMD in MHO individuals. Monitoring and maintaining an appropriate TyG index may contribute to the prevention of CMD risk in MHO individuals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in EndocrinologyMême sujetDiabetes, Cardiovascular Risks, and LipoproteinsTravaux en français237 207