Estimation of Newborn Risk for Child or Adolescent Obesity: Lessons from Longitudinal Birth Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prevention of obesity should start as early as possible after birth. We aimed to build clinically useful equations estimating the risk of later obesity in newborns, as a first step towards focused early prevention against the global obesity epidemic. METHODS: We analyzed the lifetime Northern Finland Birth Cohort 1986 (NFBC1986) (N = 4,032) to draw predictive equations for childhood and adolescent obesity from traditional risk factors (parental BMI, birth weight, maternal gestational weight gain, behaviour and social indicators), and a genetic score built from 39 BMI/obesity-associated polymorphisms. We performed validation analyses in a retrospective cohort of 1,503 Italian children and in a prospective cohort of 1,032 U.S. children. RESULTS: In the NFBC1986, the cumulative accuracy of traditional risk factors predicting childhood obesity, adolescent obesity, and childhood obesity persistent into adolescence was good: AUROC = 0·78[0·74-0.82], 0·75[0·71-0·79] and 0·85[0·80-0·90] respectively (all p<0·001). Adding the genetic score produced discrimination improvements ≤1%. The NFBC1986 equation for childhood obesity remained acceptably accurate when applied to the Italian and the U.S. cohort (AUROC = 0·70[0·63-0·77] and 0·73[0·67-0·80] respectively) and the two additional equations for childhood obesity newly drawn from the Italian and the U.S. datasets showed good accuracy in respective cohorts (AUROC = 0·74[0·69-0·79] and 0·79[0·73-0·84]) (all p<0·001). The three equations for childhood obesity were converted into simple Excel risk calculators for potential clinical use. CONCLUSION: This study provides the first example of handy tools for predicting childhood obesity in newborns by means of easily recorded information, while it shows that currently known genetic variants have very little usefulness for such prediction.
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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 | 0,037 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».