Mid‐upper arm circumference as a screening tool for identifying children with obesity: a 12‐country study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No studies have examined if mid-upper arm circumference (MUAC) can be an alternative screening tool for obesity in an international sample of children differing widely in levels of human development. OBJECTIVE: Our aim is to determine whether MUAC could be used to identify obesity in children from 12 countries in five major geographic regions of the world. METHODS: This observational, multinational cross-sectional study included 7337 children aged 9-11 years. Anthropometric measurements were objectively assessed, and obesity was defined according to the World Health Organization reference data. RESULTS: In the total sample, MUAC was strongly correlated with adiposity indicators in both boys and girls (r > 0.86, p < 0.001). The accuracy level of MUAC for identifying obesity was high in both sexes and across study sites (overall area under the curve of 0.97, sensitivity of 95% and specificity of 90%). The MUAC cut-off value to identify obesity was ~25 cm for both boys and girls. In country-specific analyses, the cut-off value to identify obesity ranged from 23.2 cm (boys in South Africa) to 26.2 cm (girls in the UK). CONCLUSIONS: Results from this 12-country study suggest that MUAC is a simple and accurate measurement that may be used to identify obesity in children aged 9-11 years. MUAC may be a promising screening tool for obesity in resource-limited settings.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».