Obesity and its Relation With Diabetes and Hypertension: A Cross-Sectional Study Across 4 Geographical Regions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The implications of rising obesity for cardiovascular health in middle-income countries has generated interest, in part because associations between obesity and cardiovascular health seem to vary across ethnic groups. OBJECTIVE: We assessed general and central obesity in Africa, East Asia, South America, and South Asia. We further investigated whether body mass index (BMI) and waist circumference differentially relate to cardiovascular health; and associations between obesity metrics and adverse cardiovascular health vary by region. METHODS: Using baseline anthropometric data collected between 2008 and 2012 from 7 cohorts in 9 countries, we estimated the proportion of participants with general and central obesity using BMI and waist circumference classifications, respectively, by study site. We used Poisson regression to examine the associations (prevalence ratios) of continuously measured BMI and waist circumference with prevalent diabetes and hypertension by sex. Pooled estimates across studies were computed by sex and age. RESULTS: This study analyzed data from 31,118 participants aged 20 to 79 years. General obesity was highest in South Asian cities and central obesity was highest in South America. The proportion classified with general obesity (range 11% to 50%) tended to be lower than the proportion classified as centrally obese (range 19% to 79%). Every standard deviation higher of BMI was associated with 1.65 and 1.60 times higher probability of diabetes and 1.42 and 1.28 times higher probability of hypertension, for men and women, respectively, aged 40 to 69 years. Every standard deviation higher of waist circumference was associated with 1.48 and 1.74 times higher probability of diabetes and 1.34 and 1.31 times higher probability of hypertension, for men and women, respectively, aged 40 to 69 years. Associations of obesity measures with diabetes were strongest in South Africa among men and in South America among women. Associations with hypertension were weakest in South Africa among both sexes. CONCLUSIONS: BMI and waist circumference were both reasonable predictors of prevalent diabetes and hypertension. Across diverse ethnicities and settings, BMI and waist circumference remain salient metrics of obesity that can identify those with increased cardiovascular 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».