Determination of the Optimal Waist Circumference Cut-Off Points in Benin Adults
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is an independent risk factor for chronic diseases such as diabetes, cardiovascular diseases and certain cancers. Early detection of abdominal obesity followed by appropriate interventions will prevent associated diseases. The objective was to determine optimal waist circumference (WC) cut-off points predictive of at least one other component of metabolic syndrome in Benin adults. This longitudinal and observational study included at the baseline 541 apparently healthy subjects aged 25 - 60 years randomly selected in the largest city of Cotonou (n = 200), the smaller-size city of Ouidah (n = 171) and rural surroundings of Ouidah (n = 170) in Benin. Components of the metabolic syndrome considered along with abdominal obesity were high blood pressure, high fasting glycaemia, low HDL-cholesterol and high triglycerides as defined by the Joint Interim Statement. After the baseline survey, the subjects were followed-up for four years. Complete data at baseline and four years later were available in 416 subjects. The receiver operating characteristic (ROC) curve for waist circumference to predict at least one other component of the metabolic syndrome was plotted and the Youden index was used to define the optimal cut-offs of WC. At the baseline of the study, the optimal WC cut-off point to predict the presence of at least one other component of the metabolic syndrome was 80 cm for men (sensitivity = 0.62, specificity = 0.65); the area under the ROC curve was 0.67 (IC 95%: 0.61-0.74). In women, the optimal WC cut-off point was 90 cm (sensitivity = 0.54, specificity = 0.80), and the area under the ROC curve was 0.68 (IC 95%: 0.62-0.75). These optimal cut-offs were similar four years later. Optimum WC cut-off points for both men and women in Benin differ from those currently recommended for sub-Saharan Africans. Therefore, waist circumference cut-off points for abdominal obesity need to be reconsidered for these populations.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».