Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Angiology

Identifying risk factors in a mostly overweight patient population with coronary artery disease.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Saim Yoloğlu
Alpay Turan Sezgin
Ramazan Ozdemir
Nurzen Sezgin
Cemil Colak
Ergül Topal
Irfan Barutcu

Հիմնաբառեր

Վերացական

Overweight/obesity is a complex multifactorial chronic disorder, and the American Heart Association (AHA) has recently classified as a modifiable risk factor for coronary heart disease (CAD). This study (1) evaluates the association between CAD in a patient population mostly overweight (MOP) and conventional and novel coronary risk factors by using univariate and multivariate logistic regression analysis and (2) seeks to find the best model by comparing univariate and multivariate logistic regression analysis algorithms, which were systematically applied to risk factors by using Hosmer-Lemeshow statistic test. In univariate analysis, there were significant associations between CAD in MOP and conventional and novel risk factors. However, the model's sensitivity, specificity, and accuracy levels were weak. In multivariate analysis, although some risk factors were not found as predictors of coronary artery disease, the model showed good fit to data and had high sensitivity, specificity, and accuracy levels. This was also confirmed by using the Hosmer-Lemeshow goodness of fit test, more specifically.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge