Abstract P179: Abdominal Skin-fold Thickness Improves Anthropometric Prediction of Insulin Resistance in Prepubescent Colombian Children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Body mass index (BMI), waist circumference (WC), and waist-to-height ratio (WHtR), have been considered poor measures of cardiometabolic risk in children, in whom increases in these measures may reflect increases in lean mass more so than fat mass. Hypothesis: We examined the hypothesis that abdominal skinfolds (ASF) have better predictive value than BMI and other anthropometric measures for identifying insulin resistance (IR) in prepubescent Colombian children. Methods: We used data from a population-based cross-sectional study of 1,262 children, aged 6-10 y, in Bucaramanga, Colombia. Logistic regression stepwise variable selection (P<0.05 for entry and retention) was performed to identify anthropometric predictors of IR, as determined by homeostatic model assessment (HOMA). Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to compare area under the curve (AUC). Results: There were 57 boys and 70 girls classified as IR (HOMA >90th percentile). Among anthropometric measures compared - including WC, WHtR, and four skinfolds - only age- and sex-specific ASF and BMI z-scores were retained as independent anthropometric predictors of IR. Prediction of IR was marginally better using ASF z-scores than BMI z-scores (P for contrast= 0.13). However, the final Model, which included both ASF and BMI, significantly increased the AUC from 0.80 (95% CI: 0.75-0.84) to 0.82 (95% CI: 0.78-0.86) - an improvement of 0.02 (95% CI: 0.004-0.04; P for contrast= 0.01)(see table ). In the final Model, after adjusting for BMI z, a 1-SD increment in ASF z was associated with 2.38 (95% CI: 1.74-3.26) greater odds of IR; whereas a 1-SD increment in BMI z, after adjustment for ASF z, was associated with 1.46 (95% CI: 1.11-1.91) greater odds of IR. Conclusions: ASF was independent from and marginally better than BMI in predicting IR in Colombian children. Furthermore, integration of ASF with BMI improved IR risk stratification compared to BMI alone, opening new perspectives in the prediction of cardiometabolic risk in children. ROC Curve Contrast Estimation and Testing Results for Anthropometric Measures of Insulin Resistance ROC Curve Contrasts Difference in AUC 95% CI P for Contrast WCz - BMIz 0.006 (-0.016, 0.028) 0.622 WHtRz - BMIz −0.045 (-0.074, -0.016) 0.002 ASFz - BMIz 0.018 (-0.005, 0.040) 0.126 Model (ASFz + BMIz) - BMIz 0.021 (0.004, 0.038) 0.014 BMI z-score (BMIz) was used as reference in all contrast estimates and tests against waist circumference z-score (WCz), waist-to-height z-score (WHtRz), abdominal skinfolds z-score (ASFz), and the best stepwise-selection Model (includes ASFz + BMIz)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».