Predicting waist circumference from body mass index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Being overweight or obese increases risk for cardiometabolic disorders. Although both body mass index (BMI) and waist circumference (WC) measure the level of overweight and obesity, WC may be more important because of its closer relationship to total body fat. Because WC is typically not assessed in clinical practice, this study sought to develop and verify a model to predict WC from BMI and demographic data, and to use the predicted WC to assess cardiometabolic risk. METHODS: Data were obtained from the Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) and the Atherosclerosis Risk in Communities Study (ARIC). We developed linear regression models for men and women using NHANES data, fitting waist circumference as a function of BMI. For validation, those regressions were applied to ARIC data, assigning a predicted WC to each individual. We used the predicted WC to assess abdominal obesity and cardiometabolic risk. RESULTS: The model correctly classified 88.4% of NHANES subjects with respect to abdominal obesity. Median differences between actual and predicted WC were -0.07 cm for men and 0.11 cm for women. In ARIC, the model closely estimated the observed WC (median difference: -0.34 cm for men, +3.94 cm for women), correctly classifying 86.1% of ARIC subjects with respect to abdominal obesity and 91.5% to 99.5% as to cardiometabolic risk.The model is generalizable to Caucasian and African-American adult populations because it was constructed from data on a large, population-based sample of men and women in the United States, and then validated in a population with a larger representation of African-Americans. CONCLUSIONS: The model accurately estimates WC and identifies cardiometabolic risk. It should be useful for health care practitioners and public health officials who wish to identify individuals and populations at risk for cardiometabolic disease when WC data are unavailable.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».