Comparison of the Classification of Obesity by BMI vs. Dual‐energy X‐ray Absorptiometry in the Newfoundland Population
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
Although BMI is the most widely used measure of obesity, debate still exists on how accurately BMI defines obesity. In this study, adiposity status defined by BMI and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) was compared in a large population to evaluate the accuracy of BMI. A total of 1,691 adult volunteers from Newfoundland and Labrador participated in the study. BMI and body fat percentage (%BF) were measured for all subjects following a 12-h fasting period. Subjects were categorized as underweight (UW), normal weight (NW), overweight (OW), or obese (OB) based on BMI and %BF criteria. Differences between the two methods were compared within gender and by age-groups. According to BMI criteria, 1.2% of women were classified as UW, 44.2% as NW, 34.2% as OW, and 20.3% as OB. When women were classified according to %BF criteria, 2.2% were UW, 29.6% were NW, 30.9% were OW, and 37.1% were OB. The overall discrepancy between the two methods for women was substantial at 34.7% (14.6% for NW and 16.8% for OB, P < 0.001). In men, the overall discrepancy was 35.2% between BMI and DXA (17.6% for OW and 13.5% for OB, P < 0.001). Misclassification by BMI was dependent on age, gender, and adiposity status. In conclusion, BMI misclassified adiposity status in approximately one-third of women and men compared with DXA. Caution should be taken when BMI is used in clinical and scientific research as well as clinical practice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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