Obesity risks: towards an emerging Inuit pattern
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to provide analytical overviews of anthropometric measurements and their relationships with type 2 diabetes and cardiovascular disease (CVD) risk factors within the Inuit population, given that few studies have focused on this issue. Study design. Cross-sectional study. METHODS: Anthropometric and biological data were obtained from 867 Inuit participants from Nunavik (≥18 years). RESULTS: Obesity prevalence for men and women, respectively, was 25.1% and 31.3% according to body mass index (BMI: >30 kg/m2); 20.2% and 55.3% according to waist circumference (WC: >102 cm for men and >88 cm for women); 22.4% and 22.5% according to body fat percentage (%BF: ≥30 in men and ≥40 in women). There was substantial agreement between anthropometric obesity measurements, except for the waist-to-hip ratio (WHR) which showed the lowest agreement with the other measurements. All risk factors were significantly associated with anthropometry. The prevalence of abnormal values for risk factors increased across quartiles of BMI and WC. Among obese participants, as defined by the WC cutoff, 22% had metabolic syndrome based on the National Cholesterol Education Program in the Adult Treatment Panel III (NCEP-ATPIII) definition and 64.8% of them were also insulin resistant. CONCLUSION: Obesity rates among Inuit are high, especially among women. Inuit women display especially high rates of abdominal obesity. Further longitudinal work is needed to evaluate the effects of central and global obesity among Inuit.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».