Adiposity indices in the prediction of insulin resistance in prepubertal Colombian children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare BMI with abdominal skinfold thickness (ASF), waist circumference and waist-to-height ratio in the prediction of insulin resistance (IR) in prepubertal Colombian children. DESIGN: We calculated age- and sex-specific Z-scores for BMI, ASF, waist circumference, waist-to-height ratio and three other skinfold-thickness sites. Logistic regression with stepwise selection (P = 0·80 for entry and P = 0·05 for retention) was performed to identify predictors of IR and extreme IR, which were determined by age- and sex-specific Z-scores to identify the ≥ 90th and ≥ 95th percentile of homeostasis model assessment (HOMAIR), respectively. We used receiver operating characteristic curves to compare the area under the curve between models. SETTING: Bucaramanga, Colombia. SUBJECTS: Children (n 1261) aged 6-10 years in Tanner stage 1 from a population-based study. RESULTS: A total of 127 children (seventy girls and fifty-seven boys) were classified with IR, including sixty-three children (thirty-three girls and thirty boys) classified with extreme IR. Only ASF and BMI Z-scores were retained as predictors of IR by stepwise selection. Adding ASF Z-score to BMI Z-score improved the area under the curve from 0·794 (95 % CI 0·752, 0·837) to 0·811 (95 % CI 0·770, 0·851; P for contrast = 0·01). In predicting extreme IR, the addition of ASF Z-score to BMI Z-score improved the area under the curve from 0·837 (95 % CI 0·790, 0·884) to 0·864 (95 % CI 0·823, 0·905; P for contrast = 0·01). CONCLUSIONS: ASF Z-score predicted IR independent of BMI Z-score in our population of prepubertal children. ASF and BMI Z-scores together improved IR risk stratification compared with BMI Z-score alone, opening new perspectives in the prediction of cardiometabolic risk in prepubertal children.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».