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Enregistrement W2014772459 · doi:10.1503/cmaj.060464

Prevalence of overweight and obesity and their association with hypertension and diabetes mellitus in an Indo-Asian population

2006· article· en· W2014772459 sur OpenAlexvenueno aff
Tazeen H. Jafar, Nish Chaturvedi, G. Pappas

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilFogarty International CenterNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésOverweightObesityMedicineDiabetes mellitusType 2 Diabetes MellitusSouth asiaPopulationAsian IndianAssociation (psychology)Environmental healthGerontologyInternal medicineEndocrinologyPsychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The associations of body mass index (BMI) and chronic disease may differ between Indo-Asian and Western populations. We used Indo-Asian-specific definitions of overweight and obesity to determine the prevalence of these problems in Pakistan and studied the sensitivity and specificity of BMI cutoff values for an association with hypertension and diabetes mellitus. METHODS: We analyzed data for 8972 people aged 15 years or more from the National Health Survey of Pakistan (1990-1994). People considered overweight or obese were those with a BMI of 23 kg/m2 or greater, and those considered obese as having a BMI of 27 kg/m2 or greater. We built multivariable models and performed logistic regression analysis. RESULTS: The prevalence of overweight and obesity, weighted to the general Pakistani population, was 25.0% (95% confidence interval [CI] 21.8%-28.2%). The prevalence of obesity was 10.3% (95% CI 7.0%-13.2%). The factors independently and significantly associated with overweight and obesity included greater age, being female, urban residence, being literate, and having a high (v. low) economic status and a high (v. low) intake of meat. With receiver operating characteristic curves, we found that the use of even lower BMI cutoff values (21.2 and 22.1 kg/m2 for men and 21.2 and 22.9 kg/m2 for women) than those recommended for an Indo-Asian population yielded the optimal areas under the curve for an association with hypertension and diabetes, respectively. INTERPRETATION: A quarter of the population of Pakistan would be classified as overweight or obese with the use of Indo-Asian-specific BMI cutoff values. Optimal identification of those at risk of hypertension and diabetes and healthy targets may require the use of even lower BMI cutoff values than those already proposed for an Indo-Asian population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations352
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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