MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2341222182 · doi:10.1016/j.gheart.2016.01.003

Obesity and its Relation With Diabetes and Hypertension: A Cross-Sectional Study Across 4 Geographical Regions

2016· article· en· W2341222182 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensYork UniversityCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilServierWellcome TrustU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthHarvard University
Mots-clésWaistMedicineObesityBody mass indexDemographyAnthropometryPoisson regressionDiabetes mellitusCross-sectional studyCircumferenceWaist-to-height ratioEnvironmental healthInternal medicinePopulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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