The incidence of co-morbidities related to obesity and overweight: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overweight and obese persons are at risk of a number of medical conditions which can lead to further morbidity and mortality. The primary objective of this study is to provide an estimate of the incidence of each co-morbidity related to obesity and overweight using a meta-analysis. METHODS: A literature search for the twenty co-morbidities identified in a preliminary search was conducted in Medline and Embase (Jan 2007). Studies meeting the inclusion criteria (prospective cohort studies of sufficient size reporting risk estimate based on the incidence of disease) were extracted. Study-specific unadjusted relative risks (RRs) on the log scale comparing overweight with normal and obese with normal were weighted by the inverse of their corresponding variances to obtain a pooled RR with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: A total of 89 relevant studies were identified. The review found evidence for 18 co-morbidities which met the inclusion criteria. The meta-analysis determined statistically significant associations for overweight with the incidence of type II diabetes, all cancers except esophageal (female), pancreatic and prostate cancer, all cardiovascular diseases (except congestive heart failure), asthma, gallbladder disease, osteoarthritis and chronic back pain. We noted the strongest association between overweight defined by body mass index (BMI) and the incidence of type II diabetes in females (RR = 3.92 (95% CI: 3.10-4.97)). Statistically significant associations with obesity were found with the incidence of type II diabetes, all cancers except esophageal and prostate cancer, all cardiovascular diseases, asthma, gallbladder disease, osteoarthritis and chronic back pain. Obesity defined by BMI was also most strongly associated with the incidence of type II diabetes in females (12.41 (9.03-17.06)). CONCLUSION: Both overweight and obesity are associated with the incidence of multiple co-morbidities including type II diabetes, cancer and cardiovascular diseases. Maintenance of a healthy weight could be important in the prevention of the large disease burden in the future. Further studies are needed to explore the biological mechanisms that link overweight and obesity with these co-morbidities.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».