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Enregistrement W4416869732 · doi:10.1159/000549181

Association between Lipid Accumulation Product and Cardiometabolic Multimorbidity in Adults Aged 50 Years and Older: Findings from the English Longitudinal Study of Ageing

2025· article· en· W4416869732 sur OpenAlexaff
Setor K. Kunutsor, Sae Young Jae, Jari A. Laukkanen

Notice bibliographique

RevueCardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongitudinal studyAgeingProduct (mathematics)MultimorbidityHealthy ageingInclusion (mineral)Longitudinal dataRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The lipid accumulation product (LAP) is a sex-specific index that reflects visceral adiposity and lipid imbalance. This study aimed to investigate the longitudinal association between LAP and cardiometabolic multimorbidity (CMM) and to assess its value in risk prediction. METHODS: Data were analyzed from 3,348 individuals (mean age = 64 years; 54.9% female) enrolled in the English Longitudinal Study of Ageing who had no prior history of hypertension, coronary heart disease, diabetes, or stroke at baseline (wave 4: 2008-2009). LAP was calculated using waist circumference (cm) and fasting triglyceride levels (mmol/L) via standardized sex-specific formulas. CMM was operationally defined as the coexistence of two or more of the following cardiometabolic disorders by wave 10 (2021-2023): hypertension, cardiovascular disease, diabetes, or stroke. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were derived using logistic regression models with multivariable adjustment, and model performance was evaluated using discrimination metrics. RESULTS: During follow-up spanning 12-15 years, 197 cases of CMM were recorded. Analysis using restricted cubic splines demonstrated a linear trend between LAP and CMM risk, with no evidence of nonlinearity (p = 0.23). Each one standard deviation rise in LAP was significantly associated with elevated odds of developing CMM (OR = 1.31; 95% CI: 1.16-1.49), which remained significant after adjusting for physical activity (OR = 1.30; 95% CI: 1.14-1.47). Trends were similar across LAP tertiles. Incorporating LAP into a model with conventional risk factors modestly improved discrimination (ΔC-index = 0.0064; p = 0.32), but significantly improved model fit (-2 log likelihood test, p < 0.001). CONCLUSION: Higher LAP was linearly and independently associated with increased risk of CMM in older adults. While the inclusion of LAP modestly improved model fit, its added value in enhancing risk discrimination beyond established cardiometabolic risk factors was limited in this cohort.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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