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Enregistrement W114184580

Abdominal obesity and cardiovascular disease risk factors within body mass index categories.

2012· article· en· W114184580 sur OpenAlexaffabout
Margot Shields, Mark S. Tremblay, Sarah Connor Gorber, Ian Janssen

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbdominal obesityMedicineBody mass indexWaist-to-height ratioObesityWaistOverweightOdds ratioWaist–hip ratioDemographyLogistic regressionMetabolic syndromeInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several organizations recommend the use of measures of abdominal obesity in conjunction with body mass index (BMI) to assess obesity-related health risk. Recent evidence suggests that waist circumference (WC), waist-to-hip ratio (WHR) and waist-to-height ratio (WHtR) are increasing within BMI categories. This shift may have affected the usefulness of abdominal obesity measures. DATA AND METHODS: Data are from respondents aged 18 to 79 to the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey. Using logistic regression, this paper examines cardiovascular disease (CVD) risk factors in relation to WC, WHR and WHtR within BMI health-risk categories. CVD risk factors considered include components of the metabolic syndrome. RESULTS: Among men in the normal and overweight BMI categories, WHR and WHtR were positively associated with having at least two CVD risk factors. All three abdominal obesity measures were associated with increased odds of having at least two CVD risk factors among normal-weight women. Abdominal obesity was not associated with CVD risk factors for people in obese class I. INTERPRETATION: Among men and women in the normal BMI category, measures of abdominal obesity are associated with increased odds of CVD risk factors. This underscores the importance of measuring and monitoring abdominal obesity in normal-weight men and women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations80
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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