CCL

Összesen 7 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM118928
Első szerző:Kovács Beáta (belgyógyász)
Cím:A lipidanyagcsere eltéréseinek vizsgálata felnőtt hypertoniás betegek esetén adatbányászati módszerrel / Kovács Beáta, Németh Ákos, Daróczy Bálint, Karányi Zsolt, Maroda László, Diószegi Ágnes, Páll Dénes, Harangi Mariann
Dátum:2024
ISSN:1418-477X 2498-6259
Megjegyzések:A hypertonia és a hyperlipidaemia együttes előfordulása gyakori, és közös jelenlétük fokozza a kardiovaszkuláris megbetegedések kialakulásának kockázatát. Célul tűztük ki a lipidanyagcsere eltéréseinek vizsgálatát és annak összefüggését a testtömeg index-szel (BMI) egy nagy méretű, felnőtt hypertoniás betegpopuláción adatbányászati módszerek alkalmazásával. A Debreceni Egyetem Klinikai Központjában kezelt 18 év feletti betegek adatait értékeltük egy 20 éves (2001-2021) vizsgálati időszakban (n=937 249; férfi/nő: 42,9/57,1%). 292 561 hypertoniás felnőttet azonosítottunk, mely alapján a hypertonia kalkulált prevalenciája 32,2% volt. Szignifikánsan magasabb triglicerid és apolipoprotein B100 szintet és szignifikánsan alacsonyabb HDL-C és apolipoprotein A1 szintet találtunk a hypertoniások esetén a normotoniásokhoz viszonyítva a 18-80 éves korcsoportban. Emellett szignifikánsan magasabb BMI értékek igazolódtak a hypertoniás betegek esetén a normotenziósokhoz viszonyítva 80 éves kor alatt. Szignifikáns, pozitív korrelációt figyeltünk meg a triglicerid, apolipoprotein B100 szint és a BMI értékek között. A HDL-C és az apolipoprotein A1 szintje negatívan korrelált a BMI értékekkel a hypertoniás betegek esetén. A statin kezelésben részesülők aránya szignifikánsan magasabb volt a hypertoniás betegek esetén a normotenziós betegekhez képest. Eredményeink igazolják a hyperlipidaemia gyakori előfordulását és szoros összefüggését a BMI-vel a magyar hypertoniás felnőttek esetén. Mindezek alapján az életmód kezelés, ezen belül a testsúlycsökkentés és a lipidcsökkentő gyógyszeres terápia alkalmazása alapvető fontosságú a magasvérnyomásos betegek hatékony kardiovaszkuláris prevenciójában.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
magasvérnyomás
hyperlipidaemia
triglicerid
sztatin
testtömegindex
Megjelenés:Hypertonia és Nephrologia. - 28 : 1 (2024), p. 13-18. -
További szerzők:Németh Ákos (1984-) (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász) Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Karányi Zsolt (1961-) (biostatisztikus, bioinformatikus) Maroda László (1979-) (gyógyszerész) Diószegi Ágnes (1987-) (belgyógyász) Páll Dénes (1967-) (belgyógyász, kardiológus) Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus)
Pályázati támogatás:142273
OTKA
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM114423
035-os BibID:(cikkazonosító)345 (WoS)001055818600001 (Scopus)85169136484
Első szerző:Kovács Beáta (belgyógyász)
Cím:Assessment of Hypertensive Patients' Complex Metabolic Status Using Data Mining Methods / Kovács Beáta, Németh Ákos, Daróczy Bálint, Karányi Zsolt, Maroda László, Diószegi Ágnes, Harangi Mariann, Páll Dénes
Dátum:2023
ISSN:2308-3425
Megjegyzések:Cardiovascular diseases are among the leading causes of mortality worldwide. Hypertension is a preventable risk factor leading to major cardiovascular events. We have not found a comprehensive study investigating Central and Eastern European hypertensive patients' complex metabolic status. Therefore, our goal was to calculate the prevalence of hypertension and associated metabolic abnormalities using data-mining methods in our region. We assessed the data of adults who visited the University of Debrecen Clinical Center's hospital (n = 937,249). The study encompassed data from a period of 20 years (2001-2021). We detected 292,561 hypertensive patients. The calculated prevalence of hypertension was altogether 32.2%. Markedly higher body mass index values were found in hypertensive patients as compared to non-hypertensives. Significantly higher triglyceride and lower HDL-C levels were found in adults from 18 to 80 years old. Furthermore, significantly higher serum glucose and uric acid levels were measured in hypertensive subjects. Our study confirms that the calculated prevalence of hypertension is akin to international findings and highlights the extensive association of metabolic alterations. These findings emphasize the role of early recognition and immediate treatment of cardiometabolic abnormalities to improve the quality of life and life expectancy of hypertensive patients.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
hypertension
hyperuricemia
dyslipidaemia
metabolic parameters
obesity
prevalence
statin
data mining
cardiometabolic
Megjelenés:Journal of Cardiovascular Development and Disease. - 10 : 8 (2023), p. 1-14.
További szerzők:Németh Ákos (1984-) (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász) Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Karányi Zsolt (1961-) (biostatisztikus, bioinformatikus) Maroda László (1979-) (gyógyszerész) Diószegi Ágnes (1987-) (belgyógyász) Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Páll Dénes (1967-) (belgyógyász, kardiológus)
Pályázati támogatás:NKFIH K142273
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM106314
035-os BibID:(cikkazonosító)1081986 (Scopus)85146987410 (WoS)000917668200001
Első szerző:Kovács Beáta (belgyógyász)
Cím:Determining the prevalence of childhood hypertension and its concomitant metabolic abnormalities using data mining methods in the Northeastern region of Hungary / Beáta Kovács, Ákos Németh, Bálint Daróczy, Zsolt Karányi, László Maroda, Ágnes Diószegi, Bíborka Nádró, Tamás Szabó, Mariann Harangi, Dénes Páll
Dátum:2023
ISSN:2297-055X
Megjegyzések:Objective: Identifying hypertension in children and providing treatment for it have a marked impact on the patients' long-term cardiovascular outcomes. The global prevalence of childhood hypertension is increasing, yet its investigation has been rather sporadic in Eastern Europe. Therefore, our goal was to determine the prevalence of childhood hypertension and its concomitant metabolic abnormalities using data mining methods. Methods: We evaluated data from 3 to 18-year-old children who visited the University of Debrecen Clinical Center's hospital throughout a 15-year study period (n = 92,198; boys/girls: 48/52%). Results: We identified a total of 3,687 children with hypertension (2,107 boys and 1,580 girls), with a 4% calculated prevalence of hypertension in the whole study population and a higher prevalence in boys (4.7%) as compared to girls (3.2%). Among boys we found an increasing prevalence in consecutive age groups in the study population, but among girls the highest prevalences are identified in the 12-15-year age group. Markedly higher BMI values were found in hypertensive children as compared to non-hypertensives in all age groups. Moreover, significantly higher total cholesterol (4.27 ? 0.95 vs. 4.17 ? 0.88 mmol/L), LDL-C (2.62 ? 0.79 vs. 2.44 ? 0.74 mmol/L) and triglyceride (1.2 (0.85-1.69) vs. 0.94 (0.7-1.33) mmol/L), and lower HDL-C (1.2 ? 0.3 vs. 1.42 ? 0.39 mmol/L) levels were found in hypertensive children. Furthermore, significantly higher serum uric acid levels were found in children with hypertension (299.2 ? 86.1 vs. 259.9 ? 73.3 ?mol/L), while glucose levels did not differ significantly. Conclusion: Our data suggest that the calculated prevalence of childhood hypertension in our region is comparable to data from other European countries and is associated with early metabolic disturbances. Data mining is an effective method for identifying childhood hypertension and its metabolic consequences.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
adolescents
blood pressure
children
data mining
hypertension
metabolic parameters
obesity
prevalence
Megjelenés:Frontiers in Cardiovascular Medicine. - 9 (2023), p. 1-10. -
További szerzők:Németh Ákos (1984-) (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász) Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Karányi Zsolt (1961-) (biostatisztikus, bioinformatikus) Maroda László (1979-) (gyógyszerész) Diószegi Ágnes (1987-) (belgyógyász) Nádró Bíborka (1992-) (általános orvos) Szabó Tamás (1968-) (gyermekgyógyász) Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Páll Dénes (1967-) (belgyógyász, kardiológus)
Pályázati támogatás:K142273
OTKA
MTA Premium Postdoctoral Fund
MTA
European Union Project RRF-2.3.1-21-2022-00004
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM102878
035-os BibID:(cikkazonosító)4311 (Wos)000839128300001 (Scopus)85136936484
Első szerző:Németh Ákos (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász)
Cím:Identifying Patients with Familial Chylomicronemia Syndrome Using FCS Score-Based Data Mining Methods / Németh Ákos, Harangi Mariann, Daróczy Bálint, Juhász Lilla, Paragh György, Fülöp Péter
Dátum:2022
ISSN:2077-0383
Megjegyzések:Background: There are no exact data about the prevalence of familial chylomicronemia syndrome (FCS) in Central Europe. We aimed to identify FCS patients using either the FCS score proposed by Moulin et al. or with data mining, and assessed the diagnostic applicability of the FCS score. Methods: Analyzing medical records of 1,342,124 patients, the FCS score of each patient was calculated. Based on the data of previously diagnosed FCS patients, we trained machine learning models to identify other features that may improve FCS score calculation. Results: We identified 26 patients with an FCS score of ?10. From the trained models, boosting tree models and support vector machines performed the best for patient recognition with overall AUC above 0.95, while artificial neural networks accomplished above 0.8, indicating less efficacy. We identified laboratory features that can be considered as additions to the FCS score calculation. Conclusions: The estimated prevalence of FCS was 19.4 per million in our region, which exceeds the prevalence data of other European countries. Analysis of larger regional and country-wide data might increase the number of FCS cases. Although FCS score is an excellent tool in identifying potential FCS patients, consideration of some other features may improve its accuracy.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
data mining
familial chylomicronemia syndrome
FCS score
machine learning
screening
Megjelenés:Journal of Clinical Medicine. - 11 (2022), p. 1-14. -
További szerzők:Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Juhász Lilla (1990-) (általános orvos) Paragh György (1953-) (belgyógyász) Fülöp Péter (1974-) (belgyógyász, endokrinológus, lipidológus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.3.2-15-2016-00005
GINOP
Bridging Fund
Egyéb
MTA Premium Postdoctoral Grant 2018
MTA
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM100171
035-os BibID:(cikkazonosító)849197 (WoS)000760721200001 (Scopus)85125341405
Első szerző:Németh Ákos (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász)
Cím:Assessment of associations between serum lipoprotein (a) levels and atherosclerotic vascular diseases in Hungarian patients with familial hypercholesterolemia using data mining and machine learning / Németh Ákos, Daróczy Bálint, Juhász Lilla, Fülöp Péter, Harangi Mariann, Paragh György
Dátum:2022
ISSN:1664-8021
Megjegyzések:Background and aims: Premature mortality due to atherosclerotic vascular disease is very high in Hungary in comparison with international prevalence rates, though the estimated prevalence of familial hypercholesterolemia (FH) is in line with the data of other European countries. Previous studies have shown that high lipoprotein(a)- Lp(a) levels are associated with an increased risk of atherosclerotic vascular diseases in patients with FH. We aimed to assess the associations of serum Lp(a) levels and such vascular diseases in FH using data mining methods and machine learning techniques in the Northern Great Plain region of Hungary.Methods: Medical records of 590,500 patients were included in our study. Based on the data from previously diagnosed FH patients using the Dutch Lipid Clinic Network scores (>= 7 was evaluated as probable or definite FH), we trained machine learning models to identify FH patients.Results: We identified 459 patients with FH and 221 of them had data available on Lp(a). Patients with FH had significantly higher Lp(a) levels compared to non-FH subjects [236 (92.5; 698.5) vs. 167 (80.2; 431.5) mg/L, p < .01]. Also 35.3% of FH patients had Lp(a) levels >500 mg/L. Atherosclerotic complications were significantly more frequent in FH patients compared to patients without FH (46.6 vs. 13.9%). However, contrary to several other previous studies, we could not find significant associations between serum Lp(a) levels and atherosclerotic vascular diseases in the studied Hungarian FH patient group.Conclusion: The extremely high burden of vascular disease is mainly explained by the unhealthy lifestyle of our patients (i.e., high prevalence of smoking, unhealthy diet and physical inactivity resulting in obesity and hypertension). The lack of associations between serum Lp(a) levels and atherosclerotic vascular diseases in Hungarian FH patients may be due to the high prevalence of these risk factors, that mask the deleterious effect of Lp(a).
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Lipoprotein(a)
Familial Hypercholesterolemia
cardiovascular risk
Data Mining
Atherosclerosis
Megjelenés:Frontiers in Genetics. - 13 (2022), p. 1-10. -
További szerzők:Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Juhász Lilla (1990-) (általános orvos) Fülöp Péter (1974-) (belgyógyász, endokrinológus, lipidológus) Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Paragh György (1953-) (belgyógyász)
Pályázati támogatás:GINOP-2.3.2-15-2016-00005
GINOP
Bridging Fund
Egyéb
Premium Postdoctoral Fund
MTA
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM100260
035-os BibID:(cikkazonosító)21 (WoS)000753855300003 (Scopus)85124446168
Első szerző:Paragh György (belgyógyász)
Cím:Causes, clinical findings and therapeutic options in chylomicronemia syndrome, a special form of hypertriglyceridemia / György Paragh, Ákos Németh, Mariann Harangi, Maciej Banach, Péter Fülöp
Dátum:2022
ISSN:1476-511X
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Lipids in Health and Disease. - 21 : 1 (2022), p. 1-14. -
További szerzők:Németh Ákos (1984-) (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász) Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Banach, Maciej Fülöp Péter (1974-) (belgyógyász, endokrinológus, lipidológus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.3.2-15-2016-00005
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM075403
035-os BibID:(WoS)000445908000039 (Scopus)85048547018
Első szerző:Paragh György (belgyógyász)
Cím:Identifying patients with familial hypercholesterolemia using data mining methods in the Northern Great Plain region of Hungary / Paragh György, Harangi Mariann, Karányi Zsolt, Daróczy Bálint, Németh Ákos, Fülöp Péter
Dátum:2018
ISSN:0021-9150
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Atherosclerosis. - 277 (2018), p. 262-266. -
További szerzők:Harangi Mariann (1974-) (belgyógyász, endokrinológus) Karányi Zsolt (1961-) (biostatisztikus, bioinformatikus) Daróczy Bálint (1984-) (informatikus, matematikus) Németh Ákos (1984-) (gyógyszer-vegyészmérnök, közgazdász) Fülöp Péter (1974-) (belgyógyász, endokrinológus, lipidológus)
Pályázati támogatás:GINOP-2.3.2-15-2016-00005
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1