Synergy of BMI and family history on diabetes: the Humboldt Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the joint effect of family history and BMI on diabetes. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: A rural community in Saskatchewan, Canada. SUBJECTS: The analysis was based on data from 2081 adults, 18-79 years of age, who participated in the Humboldt Study conducted in 2003. Doctor-diagnosed diabetes and family history of diabetes of biological parents and siblings were self-reported. Body weight and height were objectively measured. The interaction of family history and BMI on diabetes was assessed on an additive scale. RESULTS: The prevalence of diabetes was 7.9 %, and BMI and history of diabetes were two important predictors. The adjusted prevalence ratios were 1.76 (95 % CI 1.37, 2.27) and 2.59 (95 % CI 2.05, 3.31) for those with a BMI of 25.0-29.9 kg/m2 and of at least 30 kg/m2, respectively, compared with a BMI of less than 25 kg/m2, and was 2.41 (95 % CI 2.08, 2.80) for those with a family history of diabetes v. those without. The data indicated an additive interaction of family history and BMI on diabetes. CONCLUSIONS: When exposed to both family history and overweight/obesity, individuals would have an increased risk that was greater than the sum of their single effects. Reduction of BMI would also reduce the risk of diabetes associated family history.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».