Morbid liver manifestations are intrinsically bound to metabolic syndrome and nutrient intake based on a machine-learning cluster analysis
Micó, Victor (Universidad Autónoma de Madrid)
San-Cristobal, Rodrigo (Universidad Autónoma de Madrid)
Martín, Roberto (Universidad Autónoma de Madrid)
Martínez-González, Miguel Ángel (Harvard T.H. Chan School of Public Health (Boston, Estats Units d'Amèrica))
Salas-Salvadó, Jordi (Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili)
Corella, Dolores (Universitat de València)
Fitó, Montserrat (Institut Hospital del Mar d'Investigacions Mèdiques)
Alonso-Gómez, Ángel María (Instituto de Investigación Sanitaria Bioaraba (Vitoria, País Basc))
Wärnberg, Julia (Instituto de Investigación Biomédica de Málaga)
Vioque, Jesús (Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante)
Romaguera, Dora (Institut d'Investigació Sanitària Illes Balears)
López-Miranda, José (Hospital Universitario Reina Sofía (Còrdova, Espanya))
Estruch, Ramón (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Tinahones, Francisco J. (Instituto de Investigación Biomédica de Málaga)
Lapetra, José (Distrito Sanitario Atención Primaria Sevilla)
Serra-Majem, J. Luís (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria)
Bueno-Cavanillas, Aurora (Universidad de Granada)
Tur, Josep A. (Universitat de les Illes Balears)
Martín, Vicente (Universidad de León)
Pintó, Xavier (Hospital Universitari de Bellvitge)
Delgado-Rodríguez, Miguel (Universidad de Jaén)
Matía-Martín, Pilar (Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Clínico San Carlos)
Vidal, Josep (Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer)
Vázquez, Clotilde (Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz)
García-Arellano, Ana (Complejo Hospitalario de Navarra)
Pertusa-Martinez, Salvador (Primary Care Center Cabo Huertas)
Chaplin, Alice (Institut d'Investigació Sanitària Illes Balears)
García-Rios, Antonio (Hospital Universitario Reina Sofía (Còrdova, Espanya))
Muñoz Bravo, Carlos (Universidad de Málaga)
Schröder, Helmut (Institut Hospital del Mar d'Investigacions Mèdiques)
Babio, Nancy (Institut d'Investigació Sanitària Pere Virgili)
Sorli, Jose V. (Universitat de València)
Gonzalez, Jose I. (Universitat de València)
Martinez-Urbistondo, Diego (Universidad de Navarra)
Toledo, Estefania (Universidad de Navarra)
Bullón, Vanessa (Instituto de Salud Carlos III)
Ruiz-Canela, Miguel (Universidad de Navarra)
Portillo, María Puy (Instituto de Investigación Sanitaria Bioaraba (Vitoria, País Basc))
Macías-González, Manuel. (Instituto de Investigación Biomédica de Málaga)
Perez-Diaz-del-Campo, Nuria (University of Turin)
García-Gavilán, Jesús. (Universitat Rovira i Virgili)
Daimiel, Lidia (Universidad Autónoma de Madrid)
Martínez, J Alfredo (Universidad de Navarra)
Universitat Autònoma de Barcelona

Data:	2022
Resum:	Metabolic syndrome (MetS) is one of the most important medical problems around the world. Identification of patient's singular characteristic could help to reduce the clinical impact and facilitate individualized management. This study aimed to categorize MetS patients using phenotypical and clinical variables habitually collected during health check-ups of individuals considered to have high cardiovascular risk. The selected markers to categorize MetS participants included anthropometric variables as well as clinical data, biochemical parameters and prescribed pharmacological treatment. An exploratory factor analysis was carried out with a subsequent hierarchical cluster analysis using the z-scores from factor analysis. The first step identified three different factors. The first was determined by hypercholesterolemia and associated treatments, the second factor exhibited glycemic disorders and accompanying treatments and the third factor was characterized by hepatic enzymes. Subsequently four clusters of patients were identified, where cluster 1 was characterized by glucose disorders and treatments, cluster 2 presented mild MetS, cluster 3 presented exacerbated levels of hepatic enzymes and cluster 4 highlighted cholesterol and its associated treatments Interestingly, the liver status related cluster was characterized by higher protein consumption and cluster 4 with low polyunsaturated fatty acid intake. This research emphasized the potential clinical relevance of hepatic impairments in addition to MetS traditional characterization for precision and personalized management of MetS patients.
Ajuts:	Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00673 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00492 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00272 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/01123 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00462 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00233 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/02184 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/00728 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/01090 Ministerio de Economía y Competitividad PI13/01056 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/01722 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00636 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00618 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00696 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/01206 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/01919 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00853 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/01374 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00972 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/00728 Ministerio de Economía y Competitividad PI14/01471 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00473 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00662 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/01873 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/01094 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00501 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00533 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00381 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/00366 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/01522 Ministerio de Economía y Competitividad PI16/01120 Instituto de Salud Carlos III PI17/00764 Instituto de Salud Carlos III PI17/01183 Instituto de Salud Carlos III PI17/00855 Instituto de Salud Carlos III PI17/01347 Instituto de Salud Carlos III PI17/00525 Instituto de Salud Carlos III PI17/01827 Instituto de Salud Carlos III PI17/00532 Instituto de Salud Carlos III PI17/00215 Instituto de Salud Carlos III PI17/01441 Instituto de Salud Carlos III PI17/00508 Instituto de Salud Carlos III PI17/01732 Instituto de Salud Carlos III PI17/00926 Instituto de Salud Carlos III PI19/00957 Instituto de Salud Carlos III PI19/00386 Instituto de Salud Carlos III PI19/00309 Instituto de Salud Carlos III PI19/01032 Instituto de Salud Carlos III PI19/00576 Instituto de Salud Carlos III PI19/00017 Instituto de Salud Carlos III PI19/01226 Instituto de Salud Carlos III PI19/00781 Instituto de Salud Carlos III PI19/01560 Instituto de Salud Carlos III PI19/01332 Instituto de Salud Carlos III PI20/01802 Instituto de Salud Carlos III PI20/00138 Instituto de Salud Carlos III PI20/01532 Instituto de Salud Carlos III PI20/00456 Instituto de Salud Carlos III PI20/00339 Instituto de Salud Carlos III PI20/00557 Instituto de Salud Carlos III PI20/00886 Instituto de Salud Carlos III PI20/01158
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Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Biomarkers ; Clúster ; Dyslipidemia ; Glucose disorders ; Hepatic enzymes ; Metabolic syndrome
Publicat a:	Frontiers in endocrinology, Vol. 13 (june 2022) , p. 936956, ISSN 1664-2392

DOI: 10.3389/fendo.2022.936956
PMID: 36147576

14 p, 1.3 MB

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