Early life risk factors of being overweight at 10 years of age: results of the German birth cohorts GINIplus and LISAplus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a prediction model that quantifies the risk of being overweight at 10 years of age. SUBJECTS/METHODS: In total, 3121 participants from the GINIplus (German Infant Nutritional Intervention plus environmental and genetic influences on allergy development) and LISAplus (Influences of Lifestyle-Related Factors on the Immune System and the Development of Allergies in Childhood plus Air Pollution and Genetics) German birth cohorts were recruited. We predicted standardized body mass index (BMI) at 10 years of age using standardized BMIs from birth to 5 years. Parental education, family income and maternal smoking during pregnancy were considered as covariates. Linear and logistic regression models were used to evaluate the impact of risk factors on BMI and on being overweight at 10 years of age, respectively. RESULTS: Birth weight, standardized BMI at 5 years (60-64 months) (β=0.77; 95% confidence interval (CI): 0.73-0.81) and maternal smoking during pregnancy were positively associated with standardized BMI at 10 years of age. Standardized BMI and overweight at 5 years were strongest predictors of being overweight at 10 years. Conversely, high parental education conferred a protective effect (β=-0.15; 95% CI: -0.29 to -0.01). Being overweight at 5 years (60-64 months) increased the risk of being overweight at 10 years of age with odds ratios above 10. Among children who were predicted to be overweight at 10 years, cross-validation results showed that 76.8% of female subjects and 68.1% of male subjects would be overweight at 10 years of age. CONCLUSION: BMI and being overweight at 5 years of age are strong predictors of being overweight at 10 years of age. The effectiveness of targeted interventions in children who are overweight at 5 years of age should be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».