Lifestyle and weight predictors of a healthy overweight profile over a 20‐year follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether changes in modifiable risk factors [physical activity, cardiorespiratory fitness (CRF), body weight, and diet composition] are associated with the transition to metabolically healthy overweight/obese (MHOW) versus metabolically abnormal overweight/obese. METHODS: Analysis included 1,358 adults [aged 25.0 (3.5) years] from the CARDIA study who were healthy at baseline and had overweight/obesity at follow-up. Participants with zero or one of the following six risk factors were classified as MHOW: elevated triglycerides, LDL, blood pressure, fasting glucose, and HOMA-insulin resistance and low HDL. RESULTS: Over the 20-year follow-up, the sample gained weight (BMI 24.5 to 31.1 kg/m(2) ), and the prevalence of MHOW was 47% at follow-up. After adjusting for changes in CRF, diet, and weight change, physical activity and macronutrient intake were not independently associated with MHOW (P > 0.05), while changes in CRF [fit-unfit: RR (95%) = 0.58, 0.52-0.66; unfit-unfit: RR = 0.67, 0.58-0.76, versus fit-fit] and weight [gain: RR (95%) = 0.54, 0.43-0.67; cycle: RR = 0.74, 0.57-0.94, versus stable] were independently associated with MHOW. CONCLUSIONS: Focusing on high CRF and strategies to limit weight gain may be important for individuals with overweight and obesity in early to mid-adulthood to maintain a metabolically healthy profile.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».