Discrimination of Health Risk by Combined Body Mass Index and Waist Circumference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: NIH Clinical Guidelines (1998) recommend the measurement of waist circumference (WC, centimeters) within body mass index (BMI, kilograms per square meter) categories as a screening tool for increased health risk. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: The Canada Heart Health Surveys (1986 through 1992) were used to describe the prevalence of the metabolic syndrome in Canada and to test the use of the NIH guidelines for predicting metabolic risk factors. The sample included 7981 participants ages 20 to 74 years who had complete data for WC, BMI, high-density lipoprotein-cholesterol, triglycerides, diabetic status, and systolic and diastolic blood pressures. National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III risk categories were used to identify the metabolic syndrome and associated risk factors. Logistic regression was used to test the hypothesis that WC improves the prediction of the metabolic syndrome, within overweight (25 to 29.9 kg/m(2)) and obese I (30 to 34.9 kg/m(2)) BMI categories. RESULTS: The prevalence of the metabolic syndrome was 17.0% in men and 13.2% in women. The odds ratios (OR) for the prediction of the metabolic syndrome were elevated in overweight [OR, 1.85; 95% confidence interval (95%CI), 1.02 to 3.35] and obese (OR, 2.35; 95%CI, 1.25 to 4.42) women with a high WC compared with overweight and obese women with a low WC, respectively. On the other hand, WC was not predictive of the metabolic syndrome or component risk factors in men, within BMI categories. DISCUSSION: In women already at increased health risk because of an elevated BMI, the additional measurement of WC may help identify cardiovascular risk.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle