Are Metabolically Normal but Obese Individuals at Lower Risk for All-Cause Mortality?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The clinical relevance of the metabolically normal but obese phenotype for mortality risk is unclear. This study examines the risk for all-cause mortality in metabolically normal and abnormal obese (MNOB and MAOB, respectively) individuals. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The sample included 6,011 men and women from the Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) with public-access mortality data linkage (follow-up = 8.7 +/- 0.2 years; 292 deaths). Metabolically abnormal was defined as insulin resistance (IR) or two or more metabolic syndrome (MetSyn) criteria (excluding waist). RESULTS: A total of 30% of obese subjects had IR, and 38.4% had two or more MetSyn factors, whereas only 6.0% (or 1.6% of the whole population) were free from both IR and all MetSyn factors. By MetSyn factors or IR alone, MNOB subjects (hazard ratio [HR](MetSyn) 2.80 [1.18-6.65]; HR(IR) 2.58 [1.00-6.65]) and MAOB subjects (HR(MetSyn) 2.74 [1.46-5.15]; HR(IR) 3.09 [1.55-6.15]) had similar elevations in mortality risk compared with metabolically normal, normal weight subjects. CONCLUSIONS: Although a rare phenotype, obesity, even in the absence of overt metabolic aberrations, is associated with increased all-cause mortality risk.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».