Clustering of Lifestyle Behaviors and Their Association With Risk of Metabolic Syndrome Among Adults in Taiwan: Nationwide Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is a multifaceted health condition influenced by physiological and lifestyle factors, leading to increased risks of cardiovascular disease and other chronic health issues. Lifestyle behaviors often manifest in various clustering patterns, and evidence of their impact on MetS remains limited. Objective: This study explores the relationship of latent classes of lifestyle behaviors with the risk of MetS and its components. Methods: This cross-sectional study used data from Taiwan's 2020-2022 Adult Preventive Health Services Database, which was linked to 2020-2022 National Health Insurance claim data. The study included 241,156 adults aged 40 years and older who participated in adult preventive health services between 2020 and 2022. Lifestyle behaviors were assessed through smoking, alcohol consumption, betel quid chewing, and physical activities. Latent class analysis was used to identify lifestyle behavior patterns, while binary logistic regression examined the association of these patterns with MetS risk and its components. Results: The latent class analysis identified 5 distinct lifestyle behavior patterns, with an overall MetS prevalence of 35.72% (86,143/241,156). Compared to the "healthy lifestyle" group (27,465/241,156, 11.39% prevalence), the "insufficiently physically active (IPA)" group (182,101/241,156, 75.51%, adjusted odds ratio [aOR] 1.41, 95% CI 1.37-1.45; P<.001), the "occasional drinking but physically active" group (18,244/241,156, 7.57%, aOR 1.27, 95% CI 1.21-1.32; P<.001), the "occasional drinking and regular smoking with IPA" group (9539/241,156, 3.96%, aOR 2.38, 95% CI 2.26-2.50; P<.001), and the "unhealthy in all behaviors" group (3807/241,156, 1.58%, aOR 2.38, 95% CI 2.22-2.55; P<.001) showed significantly higher odds of developing MetS. Compared to the "healthy lifestyle" group, all other lifestyle patterns were also associated with significantly higher odds of central obesity (P<.001), elevated blood pressure (P<.001), elevated fasting blood glucose (P<.001), elevated fasting triglycerides (P<.001), and reduced high-density lipoprotein cholesterol (P<.001), with the most potent effects observed in the "occasional drinking and regular smoking with IPA" group and the "unhealthy in all behaviors" group. An exception was noted for the "occasional drinking but physically active" group, which showed a significantly lower likelihood of reduced high-density lipoprotein cholesterol (aOR 0.90, 95% CI 0.85-0.94; P<.001). Conclusions: Engaging in sufficient physical activity and adopting multibehavior interventions tailored to specific lifestyle patterns are crucial for effectively preventing MetS in adults.
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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 | 0,001 | 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 ».