Utility of Childhood BMI in the Prediction of Adulthood Disease: Comparison of National and International References
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC; CDC Reference) or International Obesity Task Force (IOTF; IOTF Reference) BMI cut-off points for classifying adiposity status in children are more effective at predicting future health risk. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: The sample (N=1709) included 4- to 15-year-old (at baseline) boys and girls from the Bogalusa Heart Study. Overweight and obesity status were determined using both the CDC Reference and IOTF Reference BMI cut-off points at baseline. The ability of childhood overweight and obesity, determined from the two BMI classification systems, to predict obesity and metabolic disorders in young adulthood (after a 13- to 24-year follow-up) was then compared. RESULTS: Independently of the classification system employed to determine adiposity based on childhood BMI, the odds of being obese and having all of the metabolic disorders in young adulthood were significantly (p<0.05) higher in the overweight and obese groups by comparison with the nonoverweight groups. Childhood overweight and obesity, determined by both the CDC Reference and IOTF Reference, had a low sensitivity and a high specificity for predicting obesity and metabolic disorders in young adulthood. Overweight and obesity as determined by the CDC Reference were slightly more sensitive and slightly less specific than the corresponding values based on the IOTF Reference. DISCUSSION: Overweight and obesity during childhood, as determined by both the CDC and IOTF BMI cut-off points, are strong predictors of obesity and coronary heart disease risk factors in young adulthood. The differences in the predictive capacity of the CDC Reference and IOTF Reference are, however, minimal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle