Is BMI a valid measure of obesity in postmenopausal women?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Body mass index (BMI) is a widely used indicator of obesity status in clinical settings and population health research. However, there are concerns about the validity of BMI as a measure of obesity in postmenopausal women. Unlike BMI, which is an indirect measure of obesity and does not distinguish lean from fat mass, dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) provides a direct measure of body fat and is considered a gold standard of adiposity measurement. The goal of this study is to examine the validity of using BMI to identify obesity in postmenopausal women relative to total body fat percent measured by DXA scan. METHODS: Data from 1,329 postmenopausal women participating in the Buffalo OsteoPerio Study were used in this analysis. At baseline, women ranged in age from 53 to 85 years. Obesity was defined as BMI ≥ 30 kg/m and body fat percent (BF%) greater than 35%, 38%, or 40%. We calculated sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value to evaluate the validity of BMI-defined obesity relative BF%. We further explored the validity of BMI relative to BF% using graphical tools, such as scatterplots and receiver-operating characteristic curves. Youden's J index was used to determine the empirical optimal BMI cut-point for each level of BF% defined obesity. RESULTS: The sensitivity of BMI-defined obesity was 32.4% for 35% body fat, 44.6% for 38% body fat, and 55.2% for 40% body fat. Corresponding specificity values were 99.3%, 97.1%, and 94.6%, respectively. The empirical optimal BMI cut-point to define obesity is 24.9 kg/m for 35% BF, 26.49 kg/m for 38% BF, and 27.05 kg/m for 40% BF according to the Youden's index. CONCLUSIONS: Results demonstrate that a BMI cut-point of 30 kg/m does not appear to be an appropriate indicator of true obesity status in postmenopausal women. Empirical estimates of the validity of BMI from this study may be used by other investigators to account for BMI-related misclassification in older women.
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 | 0,011 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».