Body Mass Index, Waist Circumference, and Clustering of Cardiovascular Disease Risk Factors in a Biracial Sample of Children and Adolescents
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 derive optimal body mass index (BMI) and waist circumference thresholds for children and adolescents, to predict risk factor clustering. DESIGN: Cross-sectional receiver operating characteristic curve analysis. SETTING: The Bogalusa Heart Study, a community-based study of cardiovascular disease risk factors in early life. PARTICIPANTS: A total of 2597 black and white children and adolescents, 5 to 18 years of age, who were examined between 1992 and 1994. MAIN OUTCOME MEASURES: The presence or absence of > or =3 age-adjusted risk factors (low high-density lipoprotein cholesterol level, high low-density lipoprotein cholesterol level, high triglyceride level, high glucose level, high insulin level, and high blood pressure) was predicted from age-adjusted BMI and waist circumference values. RESULTS: The areas under the receiver operating characteristic curves were significantly different from 0.5 for both BMI and waist circumference for all gender/race groups, ranging from 0.73 to 0.82. The optimal BMI thresholds were at the 53rd and 50th percentiles for white and black male subjects, respectively, and at the 57th and 51st percentiles for white and black female subjects, respectively. Similarly, the optimal waist circumference thresholds were at the 56th and 50th percentiles for white and black male subjects, respectively, and at the 57th and 52nd percentiles for white and black female subjects, respectively. The sensitivity and specificity at the thresholds were similar for all gender/race groups, ranging from 67% to 75%. CONCLUSIONS: The use of BMI and waist circumference for the prediction of risk factor clustering among children and adolescents has significant clinical utility. In this sample, race and gender differences in the optimal thresholds were 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 | 0,000 | 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 découle