The Prevalence of Metabolically Healthy Obese Subjects Defined by BMI and Dual‐Energy X‐Ray Absorptiometry
Notice bibliographique
Résumé
Nearly one-third of obese (OB) people are reported to be metabolically healthy based on BMI criteria. It is unknown whether this holds true when more accurate adiposity measurements are applied such as dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). We compared differences in the prevalence of cardiometabolic abnormalities among adiposity groups classified using BMI vs. DXA criteria. A total of 1,907 adult volunteers from Newfoundland and Labrador participated. BMI and body fat percentage (%BF; measured using DXA) were measured following a 12-h fasting period. Subjects were categorized as normal weight (NW), overweight (OW), or OB based on BMI and %BF criteria. Cardiometabolic abnormalities considered included elevated triglyceride, glucose, and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) levels, decreased high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels, insulin resistance, and hypertension. Subjects were classified as metabolically healthy (0 or 1 cardiometabolic abnormality) or abnormal (≥ 2 cardiometabolic abnormalities). We found low agreement in the prevalence of cardiometabolic abnormalities between BMI and %BF classifications (κ = 0.373, P < 0.001). Among NW and OW subjects, the prevalence of metabolically healthy individuals was similar between BMI and %BF (77.6 vs. 75.7% and 58.8 vs. 62.5%, respectively) however, there was a pronounced difference among OB subjects (34.0 vs. 47.7%, P < 0.05). Similar trends were evident using three additional definitions to characterize metabolically healthy individuals. Our findings indicate that approximately one-half of OB people are metabolically healthy when classified using %BF criteria which is significantly higher than previously reported using BMI. Caution should therefore be taken when making inferences about the metabolic health of an OB population depending on the method used to measure adiposity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».