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Enregistrement W2473186152 · doi:10.1249/01.mss.0000485235.33731.ad

Cardiorespiratory Fitness within an Obesity Risk Classification Model Identifies Men at Increased Risk of Mortality

2016· article· en· W2473186152 sur OpenAlexaff
Taryn Davidson, Alex Ricketts, Xuemei Sui, Carl J. Lavie, Steven N. Blair, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMedicineBody mass indexOverweightWaistHazard ratioPopulationInternal medicineObesityDemographyPhysical therapyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guidelines for identification of obesity-related risk stratify disease risk using specific combinations of body mass index (BMI) and waist circumference (WC). Whether the addition of cardiorespiratory fitness (CRF), an independent predictor of disease risk, provides better risk prediction of all-cause mortality within current BMI and WC categories is unknown. PURPOSE: To determine whether the addition of CRF improves prediction of all-cause mortality risk classified by established categorization of BMI and WC. METHODS: Prospective observational data from the Aerobics Center Longitudinal Study (ACLS). A total of 31,267 men (mean (SD) age 43.9 (9.4) years completed a baseline medical examination during 1974-2002. Participants were grouped according to the following BMI- and WC-specific threshold combinations: Normal BMI of 18.5-24.9 kg/m2, WC threshold of 90 cm; overweight BMI of 25.0-29.9 kg/m2, WC threshold of 100 cm, and obese BMI of 30.0-34.9 kg/m2, WC threshold of 110 cm. Participants were classified by CRF as unfit or fit. Unfit was defined as the lowest fifth of the age-specified distribution of maximal exercise test time on treadmill among the entire ACLS population. The main outcome measure was all-cause mortality. RESULTS: 1,399 deaths occurred over an average length of follow-up of 14.1 ± 7.4 years, for a total of 439, 991 person-years of observation. Males who were unfit and normal BMI with WC<90 cm and ≥90 cm had 95% (1.95, 1.34-2.83) [Hazard ratio, 95% confidence interval] and 163% (2.63, 1.58-4.40) higher mortality risk than males who were fit, respectively (p<.05). Males who were unfit and overweight had 41% (1.41, 1.04-1.90) higher mortality risk with a WC <100 cm (p<.05), but were at no greater risk (1.30, 0.92-1.84) if their WC was ≥100 cm (p=.14). Males who were unfit and obese were not at increased mortality risk (1.37, 0.90-2.09) with a WC <110 cm (p=.14), but were at 111% (2.11, 1.31-3.42) increased risk with a WC ≥110 cm (p<.05). CONCLUSIONS: For most of the BMI and WC categories, inclusion of CRF allowed for improved identification of males at increased mortality 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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