Combined Influence of Body Mass Index and Waist Circumference on Coronary Artery Disease Risk Factors Among Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In adult populations, it is recognized widely that waist circumference (WC) predicts health risk beyond that predicted by BMI alone; current recommendations for adults are that a combination of BMI and WC be used to classify obesity-related health risk. For children and adolescents, however, little is known about the combined influence of BMI and WC on health outcomes. The objectives of this study were to determine whether BMI and WC predict coronary artery disease (CAD) risk factors independently for children and adolescents and to assess the clinical utility of using WC in combination with BMI to identify CAD risk. METHODS: Subjects included 2597 black and white, 5- to 18-year-old, male and female youths. Outcome measures included 7 CAD risk factors. In the first analysis step, BMI and WC were used as continuous variables to predict CAD risk factors. In the second analysis step, participants were placed into normal-weight, overweight, and obese BMI categories and, within each BMI category, CAD risk factors were compared for groups with low and high WC values. RESULTS: When BMI and WC were included in the same regression model to predict CAD risk factors, the added variance above that predicted by BMI or WC alone was minimal, which indicated that BMI and WC did not have independent effects on the risk factors. For example, for systolic blood pressure, BMI alone explained 7.3% of the variance, WC alone explained 7.7% of the variance, and the combination of BMI and WC explained 8.1% of the variance. When BMI and WC values were categorized with a threshold approach, WC provided information on CAD risk beyond that provided by BMI alone, particularly when the categories were used to predict elevated CAD risk factor levels. For instance, in the overweight BMI category, the high-WC group was approximately 2 times more likely to have high triglyceride levels, high insulin levels, and the metabolic syndrome, compared with the low-WC group. CONCLUSION: These findings provide some evidence that a combination of BMI and WC should be used in clinical settings to evaluate the presence of elevated health risk among children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».