Correlation of TG/HDL Ratio and LDL/HDL Ratio with The Incidence of Coronary Artery Disease (CAD) at General Hospital of Buleleng Regency
Notice bibliographique
Résumé
Background: CAD is a leading cause of death in both industrialised and developing nations, primarily affecting the younger generation. Triglycerides (TG) to high-density lipoprotein (HDL) cholesterol ratios (TG/HDL) and low-density lipoprotein (LDL) to HDL ratios (LDL/HDL) have been linked to cardiovascular disease. Objective: The objective of this research is to ascertain the relationship between the incidence of CAD and the TG/HDL and LDL/HDL ratios. Method: Analytical observational study with a cross-sectional approach conducted on 210 CAD patients at General Hospital of Buleleng Regency in 2024-2025. Data analysis was performed using the SPSS. Determination of the cut-off value was carried out using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, then followed by chi-square analysis and logistic regression. Results: Average age of the sample was 60.53 ± 12.647 years and the majority were <65 years old (67.6%). Based on the ROC curve, the cut-off value for the TG/HDL ratio was 2.84 (AUC= 0.45; 95%CI (0.302-0.508); p<0.07) and LDL/HDL ratio was 2.38 (AUC= 0.503; 95%CI (0.398-0.608); p<0.96). Based on the chi-square test, there was no significant relationship between the TG/HDL ratio (OR=1.71; 95%CI=0.92-3.17; p=0.08) or the LDL/HDL ratio (OR=0.94; 95%CI=0.52-1.70; p=0.85) with the incidence of CAD. Based on multivariate analysis, a significant relationship was obtained between a high TG/HDL ratio and the incidence of CAD (AOR=0.42; 95%CI=1.88-0.979; p=0.04). Conclusion: There is a significant relationship between a high TG/HDL ratio and the incidence of CAD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».